数据聚类实验报告记录(附代码)
数据聚类实验报告(附代码).doc
数据聚类实验报告(附代码).实验题目：数据聚类实验1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；（2）掌握k- 数据聚类实验1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；（2）掌握k：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如下：，这里E是数据集中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，是簇的平均值。
该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。
本实验便采用k-means聚类方法对样本数据对象进行聚类。
该方法易实现，对不存在极大值的数据有很好的聚类效果，并且对大数据集有很好的伸缩性。
2.2 算法流程本实验采用的是k-means聚类算法，类中心的选择基于簇中对象的平均值。
（1）获取用户的类中心数目k和具有n 个对象的数据集；（2）任意选取k个对象作为初始的簇中心；（3）根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类似的簇；（4）更新簇的平均值，即类中心，重新计算每个簇中对象的平均值；（5）如果新的平均值发生改变，转至（2）步；（6）新的平均值不在发生改变，算法聚类结束。
2.2 算法流程图开始选择k值，选取k个对象作为平均值聚类对新生成的簇重新计算平均值Y 新的平均值改变N 结束图 1 k-means算法流程图k-means算法流程图，如图1所示。
k-means算法中的k，由用户输入，最终得到-省略部分-*') %显示第三类hold on %else %if cid(i)==4, %plot(x(i,1),x(i,2),'k*') %显示第四类%hold on %end end end end end strt=['红色*为第一类；蓝色*为第二类；绿色*为第三类；黑色*为第四类' ]; text(-4,-3.6,strt); %kmeans.m主类function [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc) [n,d] = size(x); % 设置cid为分类结果显示矩阵cid = zeros(1,n); oldcid = ones(1,n); nr = zeros(1,k); maxgn= 100; iter = 1; while iter maxgn %计算每个数据到聚类中心的距离for i = 1:n dist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc). ,2); [m,ind] = min(dist); % 将当前聚类结果存入cid中cid(i) = ind; end for i = 1:k %找到每一类的所有数据，计算他们的平均值，作为下次计算的聚类中心ind = find(cid==i); nc(i,:) = mean(x(ind,:)); % 统计每一类的数据个数nr(i) = length(ind); end iter = iter + 1; end maxiter = 2; iter = 1; move = 1; while iter maxiter move ~= 0 move = 0; % 对所有的数据进行再次判断，寻求最佳聚类结果for i = 1:n dist =sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc). ,2); r = cid(i); % 将当前数据属于的类给r dadj = nr./(nr+1).*dist'; % 计算调整后的距离[m,ind] = min(dadj); % 早到该数据距哪个聚类中心最近if ind ~= r % 如果不等则聚类中心移动cid(i) = ind;%将新的聚类结果送给cid ic = find(cid == ind);%重新计算调整当前类别的聚类中心nc(ind,:) = mean(x(ic,:)); move = 1; end end iter = iter+1; endcenters = nc; if move == 0 disp('No points were moved after the initial clustering procedure.') else disp('Some points were moved after the initial clustering procedure.') end word 资料达到当天最大量API KEY 超过次数限制。
实验报告聚类分析
实验报告聚类分析实验原理：K均值聚类、中心点聚类、系统聚类和EM算法聚类分析技术。
实验题目：用鸢尾花的数据集，进行聚类挖掘分析。
实验要求：探索鸢尾花数据的基本特征，利用不同的聚类挖掘方法，获得基本结论并简明解释。
实验题目--分析报告：data(iris)> rm(list=ls())> gc()used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)Ncells 431730 23.1 929718 49.7 607591 32.5Vcells 787605 6.1 8388608 64.0 1592403 12.2> data(iris)> datav-iris> head(data)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa#Kmean聚类分析> n ewiris <- iris> n ewiris$Species <- NULL> (kc <- kmea ns(n ewiris, 3))K-mea ns clusteri ng with 3 clusters of sizes 62, 50, 38Cluster mea ns:Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width5.901613 2.748387 4.393548 1.4338715.006000 3.428000 1.462000 0.2460006.850000 3.073684 5.742105 2.071053Clusteri ng vector:[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2[41] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 3 1 1[81] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 31 1 3 3 3 3 1[121] 3 1 3 1 3 3 1 1 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 1With in cluster sum of squares by cluster:[1] 39.82097 15.15100 23.87947(between_SS / total_SS = 88.4 %)Available comp onen ts:[1] "cluster" "centers" "totss""withinss" "tot.withinss" ⑹"betweenss" "size""iter" "ifault" > table(iris$Species, kc$cluster)1 2 3setosa 0 50 0versicolor 48 0 2virgi nica 14 0 36> plot( newiris[c("Sepal.Le ngth", "Sepal.Width")], col = kc $cluster)> poi nts(kc$ce nters[,c("Sepal.Le ngth", "Sepal.Width")], c ol = 1:3, pch = 8, cex=2)#K-Mediods 进行聚类分析QT 9初 Ort GEs> in stall.packages("cluster")> library(cluster)> iris.pam<-pam(iris,3)> table(iris$Species,iris.pam$clusteri ng)1 2 3setosa 50 0 0versicolor 0 3 47virgi nica 0 49 1> layout(matrix(c(1,2),1,2))> plot(iris.pam)Silhouette plot of pam(x = iris, k = 3) n-150 3 Astels Cj J - s ； 2 52 0.41 0.0 0.2 0.4 D.S 0.6 1.0 Sillwuele width 耳 SiHowHie widWi - 0.57clusplot(pam(x = iris k = 3^)Coinpcx 出 nl 1Triybt? hvo conbfXjrKJi 吒 Cspldin 95 02 %po ri[> layout(matrix(1)) -3 -2 -1 0 1 2 3rl匚#hc> iris.hc <- hclust( dist(iris[,1:4]))> plot( iris.hc, hang = -1)> plclust( iris.hc, labels = FALSE, ha ng = -1)> re <- rect.hclust(iris.hc, k = 3)> iris.id <- cutree(iris.hc, 3)dist(iris[n 1:4]}hclust 仁"complete")#利用剪枝函数cutree() 参数h控制输出height=18 时的系谱类别> sapply (uniq ue(iris.id),+ function( g)iris$Species[iris.id==g])[[1]][1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa[12] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa[23] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa[34] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa[45] setosa setosa setosa setosa setosa setosaLevels: setosa versicolor virginica[[2]][1] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[8] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[15] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[22] versicolor versicolor virginica virginica virginica virginica virginica[29] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[36] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[43] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[50] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[57] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[64] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica[71] virginica virginicaLevels: setosa versicolor virginica[[3]][1] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[8] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[15] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[22] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor virginicaLevels: setosa versicolor virginica> plot(iris.hc)> rect.hclust(iris.hc,k=4,border="light grey")# 用浅灰色矩形框出4分类聚类结果> rect.hclust(iris.hc,k=3,border="dark grey")# 用浅灰色矩形框出3分类聚类结果> rect.hclust(iris.hc,k=7,which=c(2,6),border="dark grey")CW4t«r D«ndrogrAm# DBSCAN #基于密度的聚类> in stall.packages("fpc")> library(fpc)> ds仁dbscan(iris[,1:4],eps=1,MinPts=5)# 半径参数为1,密度阈值为5> ds1dbsca n Pts=150 Mi nPts=5 eps=11 2border 0 1seed 50 99total 50 100> ds2=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=5)> ds3=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=2)> ds4=dbsca n(iris[,1:4],eps=8,Mi nPts=2)> par(mfcol=c(2,2))> plot(ds1,iris[,1:4],main="1: MinPts=5 eps=1")> plot(ds3,iris[,1:4],main="3: MinPts=2 eps=4")> plot(ds2,iris[,1:4],main="2: MinPts=5 eps=4")> plot(ds4,iris[,1:4],main="4: MinPts=2 eps=8")4: MinPts=2 eps=8> d=dist(iris[,1:4])# 计算数据集的距离矩阵d> max(d);mi n(d)# 计算数据集样本的距离的最值[1] 7.085196[1] 0> in stall.packages("ggplot2")> library(ggplot2)> in terval=cut_i nterval(d,30)> table(i nterval)interval[0,0.236] (0.236,0.472] (0.472,0.709] (0.709,0.945] (0.945,1.18] (1.18,1.42](1.65,1.89] (1.89,2.13] (2.13,2.36] (2.36,2.6] (2.6,2.83](3.07,3.31] (3.31,3.54] (3.54,3.78] (3.78,4.01] (4.01,4.25]Sepal.Width2.G 30 4 0Sepal .LengthPetal.Width12 3 4 5 6 788 585 876 891 831 688(1.42,1.65]543 369 379 339 335 406(2.83,3.07]458 459 465 480 468 505(4.25,4.49] (4.49,4.72] (4.72,4.96] (4.96,5.2] (5.2,5.43] (5.43,5.67]349 385 321 291 187 138 (5.67,5.9] (5.9,6.14] (6.14,6.38] (6.38,6.61] (6.61,6.85] (6.85,7.09]97 92 78 50 18 4> which.max(table(i nterval))(0.709,0.945]4> for(i in 3:5)+ { for(j in 1:10)+ { ds=dbsca n(iris[,1:4],eps=i,M in Pts=j)+ prin t(ds)+ }+ }dbscan Pts=150 Min Pts=1 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=2 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=3 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=4 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=5 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=6 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=7 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=8 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=9 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=1 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=2 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=3 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=4 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=5 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=6 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=7 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=8 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=9 eps=4 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=4 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=1 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=2 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=3 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=4 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=5 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=6 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=7 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=8 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=9 eps=5 1 seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=5 1 seed 150total 150#30次dbscan的聚类结果> ds5=dbsca n(iris[,1:4],eps=3,Mi nPts=2)> ds6=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=5)> ds7=dbsca n(iris[,1:4],eps=5,Mi nPts=9)> par(mfcol=c(1,3))> plot(ds5,iris[,1:4],main="1: MinPts=2 eps=3")> plot(ds6,iris[,1:4],mai n="3: Min Pts=5 eps=4")> plot(ds7,iris[,1:4],main="2: MinPts=9 eps=5")2: MmPts=9 eps=5# EM期望最大化聚类> in stall.packages("mclust")> library(mclust)> fit_EM=Mclust(iris[,1:4])fitting ...|===========================================================================|100% > summary(fit_EM)Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithmMclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 2 comp onents:log.likelihood n df BIC ICL-215.726 150 26 -561.7285 -561.7289Clusteri ng table:1 250 100> summary(fit_EM,parameters=TRUE)Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithmMclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 2 comp one nts:log.likelihood n df BIC ICL-215.726 150 26 -561.7285 -561.7289Clusteri ng table:1 250 100Mixing probabilities:1 20.3333319 0.6666681Means:[,1] [,2]Sepal.Le ngth 5.0060022 6.261996Sepal.Width 3.4280049 2.871999Petal.Le ngth 1.4620007 4.905992Petal.Width 0.2459998 1.675997Varia nces:[,,1]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.WidthSepal.Length 0.15065114 0.13080115 0.02084463 0.01309107Sepal.Width 0.13080115 0.17604529 0.01603245 0.01221458 Petal.Le ngth 0.02084463 0.01603245 0.02808260 0.00601568 Petal.Width 0.01309107 0.01221458 0.00601568 0.01042365 [,,2]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.WidthSepal.Le ngth 0.4000438 0.10865444 0.3994018 0.14368256Sepal.Width 0.1086544 0.10928077 0.1238904 0.07284384Petal.Le ngth 0.3994018 0.12389040 0.6109024 0.25738990 Petal.Width 0.1436826 0.07284384 0.2573899 0.16808182> plot(fit_EM)# 对EM聚类结果作图Model-based clusteri ng plots: 1: BIC2: classificati on3: un certa inty4: den sitySelectio n: (下面显示选项)#选1eg234S6789Number of coinpaifieintsSepal.LengthAPetal Width口 r□ Q□4:D 25Sepal. WidthPetal. LengthSepal.Length|i P I .-■■=■尹■■•・・療:i -■■■.- " / . ■-• •绞:: 电厂1；援后护-・泊b曜"B fe.R・・SepaLWidth］：辭:.B$ •斷記" fe•*h ■ *r B ■:：p；QTr-'...Reted 丄engthF =* ■ ** ;■'■□: * - 门計- fe ** k H・■ ・-：・* ■ -1 r 1- K••掘• •F I ',麝"•Petal.Width 2.0 25 3D 3.5 4.0 0 5 1.0 15 2.0 251~I~r45 S5 65 7.5 1 2 3 4 5 6 745 S5 65Selectio n: 0> iris_BIC=mclustBIC(iris[,1:4])fitting ...|===========================================================================|100% > iris_BICsum=summary(iris_BIC,data=iris[,1:4])> iris_BICsum # 获取数1据集iris 在各模型和类别数下的BIC值Best BIC values:VEV,2 VEV,3 VVV,2BIC -561.7285 -562.5522369 -574.01783BIC diff 0.0000 -0.8237748 -12.28937Classification table for model (VEV,2):1 250 100> iris_BICBayesian Information Criterion (BIC):EII VII EEI VEI EVI VVI EEE1 -1804.0854 -1804.0854 -1522.1202 -1522.1202 -1522.1202 -1522.1202 -829.97822 -1123.4117 -1012.2352 -1042.9679 -956.2823 -1007.3082 -857.5515 -688.09723 -878.7650 -853.8144 -813.0504 -779.1566 -797.8342 -744.6382 -632.96474 -893.6140 -812.6048 -827.4036 -748.4529 -837.5452 -751.0198 -646.02585 -782.6441 -742.6083 -741.9185 -688.3463 -766.8158 -711.4502 -604.81316 -715.7136 -705.7811 -693.7908 -676.1697 -774.0673 -707.2901 -609.85437 -731.8821 -698.5413 -713.1823 -680.7377 -813.5220 -766.6500 -632.49478 -725.0805 -701.4806 -691.4133 -679.4640 -740.4068 -764.1969 -639.26409 -694.5205 -700.0276 -696.2607 -702.0143 -767.8044 -755.8290 -653.0878EVE VEE VVE EEV VEV EVV VVV1 -829.9782 -829.9782 -829.9782 -829.9782 -829.9782 -829.9782 -829.978 22 -657.2263 -656.3270 -605.1841 -644.5997 -561.7285 -658.3306 -574.017 83 -666.5491 -605.3982 -636.4259 -644.7810 -562.5522 -656.0359 -580.839 64 -705.5435 -604.8371 -639.7078 -699.8684 -602.0104 -725.2925 -630.600 05 -723.7199 NA -632.2056 -652.2959 -634.2890 NA -676.60616 -661.9497 -609.5584 -664.8224 -664.4537 -679.5116 NA -754.79387 -699.5102 NA -690.6108 -709.9530 -704.7699 -809.8276 -806.92778 -700.4277 -654.8237 -709.9392 -735.4463 -712.8788 -831.7520 -830.637 39 -729.6651 NA -734.2997 -758.9348 -748.8237 -882.4391 -883.6931Top 3 models based on the BIC criterion:VEV,2 VEV,3 VVV,2-561.7285 -562.5522 -574.0178> par(mfcol=c(1,1))> plot(iris_BIC,G=1:7,col="yellow")12Number of components> mclust2Dplot(iris[,1:2], + classificati on=iris_BICsum$classificati on, + parameters=iris_BICsum$parameters,col="yellow")4.55.0 5.56.0 6.57.0 7.58.0Sepal Length寸U'J E DCsON> iris_De ns=de nsityMclust(iris[,1:2])# 计-fitting ...> iris_De ns'de nsityMclust' model object: (VEV,2)Available comp onents:[1] "call" "data" "modelName" "n"[13] "z" "classification" "uncertainty" "density"> plot(iris_Dens,iris[,1:2],col="yellow",nlevels=55) ## 入1或2Model-based den sity estimati on plots: 1: BIC2: den sitySelectio n: (下面显示选项)#选1OO inNumber of components[5] "d" "G" "BIC" "bic"[9] "loglik" "df" "hypvol" "parameters"对每一个样本进行密度估EVE VEVIWEEEVVWSepal.LengthSelectio n: 0 > plot(iris_De ns,type = "persp",col = grey(0.8)) Model-based den sity estimati on plots: 1: BIC 2: den sity Selectio n: (下面显示选项)a oi4,5 5.0 5.56.0 6.57.0 7.58.0寸 9" 0" gmo o ino o 9 令■商<lsw^xxOg —cn12 3 4Selectio n:EEEVVW V ___________ E H H日日VI VI L U ENumber of components。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。
在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。
2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。
具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；(3)再要求形成的簇的质心。
这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。
设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。
具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。
动态聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何有效地对海量数据进行聚类分析，提取有价值的信息，成为数据挖掘领域的重要课题。
动态聚类分析作为一种新兴的聚类方法，能够在数据不断变化的情况下，自动调整聚类结果，具有较强的适应性和实用性。
本次实验旨在通过动态聚类分析，对一组数据进行聚类，并验证其有效性和可靠性。
二、实验数据与工具1. 实验数据本次实验数据来源于某电商平台用户购买行为数据，包括用户ID、购买时间、商品类别、购买金额等字段。
数据量约为10万条，具有一定的代表性。
2. 实验工具本次实验采用Python编程语言，利用sklearn库中的KMeans、DBSCAN等动态聚类算法进行实验。
三、实验方法与步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值等无效数据；（2）数据标准化：将不同量纲的数据进行标准化处理，消除数据之间的量纲差异；（3）特征选择：根据业务需求，选取对聚类结果影响较大的特征。
2. 动态聚类分析（1）KMeans聚类：设置聚类数量k，初始化聚类中心，计算每个样本与聚类中心的距离，将样本分配到最近的聚类中心所在的簇；迭代更新聚类中心和簇成员，直至满足停止条件；（2）DBSCAN聚类：设置邻域半径ε和最小样本数min_samples，遍历每个样本，计算其邻域内的样本数量，根据样本密度进行聚类；（3）动态聚类分析：设置时间窗口，以时间窗口内的数据为样本，重复上述聚类过程，观察聚类结果随时间的变化趋势。
四、实验结果与分析1. KMeans聚类结果通过KMeans聚类，将用户分为若干个簇，每个簇代表一组具有相似购买行为的用户。
从聚类结果来看，大部分簇的用户购买行为较为集中，具有一定的区分度。
2. DBSCAN聚类结果DBSCAN聚类结果与KMeans聚类结果相似，大部分簇的用户购买行为较为集中。
同时，DBSCAN聚类能够发现一些KMeans聚类无法发现的潜在簇，例如小众用户群体。
聚类的实验报告
一、实验目的1. 理解聚类算法的基本原理和过程。
2. 掌握K-means算法的实现方法。
3. 学习如何使用聚类算法对数据集进行有效划分。
4. 分析不同聚类结果对实际应用的影响。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验内容本次实验主要使用K-means算法对数据集进行聚类，并分析不同参数设置对聚类结果的影响。
1. 数据集介绍实验所使用的数据集为Iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度），以及对应的分类标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。
2. K-means算法原理K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将数据集中的对象划分为K个簇，使得每个对象与其所属簇的质心（即该簇中所有对象的平均值）的距离最小。
3. 实验步骤（1）导入数据集首先，使用NumPy库导入Iris数据集，并提取特征值和标签。
（2）划分簇使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类个数K为3。
（3）计算聚类结果计算每个样本与对应簇质心的距离，并将样本分配到最近的簇。
（4）可视化结果使用Matplotlib库将聚类结果可视化，展示每个样本所属的簇。
（5）分析不同参数设置对聚类结果的影响改变聚类个数K，观察聚类结果的变化，分析不同K值对聚类效果的影响。
四、实验结果与分析1. 初始聚类结果当K=3时，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，如图1所示。
图1 K=3时的聚类结果从图1可以看出，K-means算法成功地将Iris数据集划分为3个簇，每个簇对应一个Iris物种。
2. 不同K值对聚类结果的影响（1）当K=2时，K-means算法将Iris数据集划分为2个簇，如图2所示。
聚类分析实习报告
聚类分析实习报告（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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实验报告 聚类分析
实验四聚类分析实验要求：选取一组有实际意义的数据，利用SAS的五种系统聚类方法将n个样本进行分类，要求：1）说明每一种方法的分类结果；2）利用主成分分析说明哪一种分类结果更合理。
实验目的：学会利用SAS语言编写程序以实现聚类分析过程。
实验过程与结果分析：我们仍对实验一的数据集chengshi（2006年各省市主要城市建设水平指标年度统计数据）进行聚类分析。
第一步：编写SAS程序。
proc cluster data=chengshi method=single outtree=tree1;id region;proc tree data=tree1 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=complete outtree=tree2;id region;proc tree data=tree2 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=centroid outtree=tree3;id region;proc tree data=tree3 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=average outtree=tree4;id region;proc tree data=tree4 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=ward outtree=tree5;id region;proc tree data=tree5 horizontal graphics;id region;run;第二步: 将数据集提交运行，运行结果见图1-图10；图1 利用最小距离法所得到的树状分类图图2 最小距离法的聚类过程图3 利用最大距离法所得到的树状分类图图4 最大距离法的聚类过程图5 利用重心法所得到的树状分类图图6 重心法的聚类过程图7 利用平均距离法所得到的树状分类图图8 平均距离法的聚类过程图9 利用离差平方和法所得到的树状分类图图10 离差平方和法的聚类过程第三步：对输出的结果进行分析。
聚类分析实习报告
实习报告：聚类分析实习一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个领域研究的重要手段。
聚类分析作为数据挖掘中的核心技术，越来越受到人们的关注。
本次实习旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本原理、方法和应用，提高自己的数据分析能力和实践能力。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我首先查阅了相关文献资料，对聚类分析的基本概念、原理和方法有了初步了解。
同时，学习了Python编程，熟练掌握了Numpy、Pandas等数据处理库，为实习打下了基础。
2. 实习过程实习过程中，我选取了一个具有代表性的数据集进行聚类分析。
首先，我对数据进行了预处理，包括缺失值填充、异常值处理和数据标准化。
然后，我尝试了多种聚类算法，如K-means、DBSCAN和层次聚类等，并对每个算法进行了参数调优。
在聚类过程中，我关注了聚类结果的内部凝聚度和外部分离度，以评估聚类效果。
3. 实习成果通过实习，我成功地对数据集进行了聚类分析，得到了合理的聚类结果。
通过对聚类结果的分析，我发现数据集中的某些特征具有一定的分布规律，为后续的数据分析提供了有力支持。
同时，我掌握了不同聚类算法的特点和适用场景，提高了自己的数据分析能力。
三、实习收获与反思1. 实习收获（1）掌握了聚类分析的基本原理、方法和应用。
（2）学会了使用Python编程进行数据处理和聚类分析。
（3）提高了自己的数据分析能力和实践能力。
2. 实习反思（1）在实习过程中，我发现自己在数据预处理和特征选择方面存在不足，需要在今后的学习中加强这方面的能力。
（2）对于不同的聚类算法，需要深入了解其原理和特点，才能更好地应用于实际问题。
（3）在实习过程中，我意识到团队协作的重要性，今后需要加强团队合作能力。
四、总结通过本次聚类分析实习，我对聚类分析有了更深入的了解，提高了自己的数据分析能力和实践能力。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，将所学知识应用于实际问题，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
聚类分析中实验报告
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法，通过对数据集进行分组，将相似的数据对象归为同一类别。
本实验旨在通过实践，加深对聚类分析方法的理解，掌握常用的聚类算法及其应用。
二、实验目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法。
2. 掌握常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等。
3. 学习使用Python等工具进行聚类分析。
4. 分析实验结果，总结聚类分析方法在实际应用中的价值。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite 3.32.24. 聚类分析库：scikit-learn 0.24.2四、实验步骤1. 数据准备- 下载并导入实验数据集，本实验使用的是Iris数据集，包含150个样本和4个特征。
- 使用pandas库对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2. 聚类算法实现- 使用scikit-learn库实现K-means聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现层次聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现密度聚类算法（DBSCAN）。
3. 结果分析- 使用可视化工具（如matplotlib）展示聚类结果。
- 分析不同聚类算法的优缺点，对比聚类效果。
4. 实验总结- 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
- 分析聚类分析方法在实际应用中的价值。
五、实验结果与分析1. K-means聚类- 使用K-means聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，K-means聚类效果较好，将数据集分为3个明显的类别。
2. 层次聚类- 使用层次聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，层次聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
3. 密度聚类（DBSCAN）- 使用DBSCAN聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，DBSCAN聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
数据分析与数据挖掘--实验六 聚类分析实验(2)
实验报告封面课程名称：数据分析与数据挖掘课程代码：任课老师：周化实验指导老师: 周化实验报告名称：聚类分析（2）——K均值与K—最近邻方法学生姓名：学号：教学班：递交日期：签收人：我申明，本报告内的实验已按要求完成，报告完全是由我个人完成，并没有抄袭行为。
我已经保留了这份实验报告的副本。
申明人(签名):实验报告评语与评分：评阅老师签名：一、实验名称：聚类分析（K均值、K中心点）二、实验日期：2017年10月12日三、实验目的：（1）熟悉和巩固数据分析中的聚类划分的方法；（2）能够通过距离相似度计算理解聚类分析中的K-均值算法和K-最近邻算法；（3）能够通过聚类工具，对数据样本完成聚类后讨论类别划分的特征四、实验用的仪器和材料：硬件：PC电脑一台；配置：内存，2G及以上硬盘250G及以上软件环境：操作系统windows server 2003数据库环境：Microsoft SQL SERVER 2005五、实验内容：1）熟练掌握课件PPT中的K均值和K最近邻实例的推演过程。
2）完成课本P217 第14题。
3）完成课本P217第20题。
（4）假设空间中的五个点{A、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ}，如下图所示。
各点之间的距离关系如下表所示，根据所给的数据对其运行k-medoids算法实现划分聚类（设k=2）。
样本点A B C D EA01223B10243C22015D24103E33530初始近邻点定为 A、B（5）采用数据挖掘工具平台的聚类分析功能，完成一个任意样本的聚类，并根据所学评价该聚类的特征和优劣。
（参考书本P215）聚类验证。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告基本要求用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。
二、实验要求1、把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。
尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。
2、对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。
3、对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。
4、利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会三、实验步骤及流程图根据以上实验要求，本次试验我们将分为两组：一、首先对FEMALE与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析，然后对FEMAL E MALE test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析，比较二者结果。
二、将上述两个样本用分即聚类方法进行聚类，观察聚类结果。
并将两种聚类结果进行比较。
一、(1)、C均值算法思想C均值算法首先取定C个类别和选取C个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到C类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小(2))实验步骤第一步：确定类别数C,并选择C个初始聚类中心。
本次试验，我们分别将C的值取为2和3。
用的是凭经验选择代表点的方法。
比如：在样本数为N时，分为两类时，取第1个点和第INT N/2 1个点作为代表点；分为三类时，取第1、INT N/3 1、INT 2N/3 1个点作为代表点；第二步：将待聚类的样本集中的样本逐个按最小距离规则分划给C个类中的某一类。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告数据聚类分析实验报告摘要：本实验旨在通过对数据进行聚类分析，探索数据点之间的关系。
首先介绍了聚类分析的基本概念和方法，然后详细解释了实验设计和实施过程。
最后，给出了实验结果和结论，并提供了改进方法的建议。
1. 引言数据聚类分析是一种将相似的数据点自动分组的方法。
它在数据挖掘、模式识别、市场分析等领域有广泛应用。
本实验旨在通过对实际数据进行聚类分析，揭示数据中的隐藏模式和规律。
2. 实验设计与方法2.1 数据收集首先，我们收集了一份包含5000条数据的样本。
这些数据涵盖了顾客的消费金额、购买频率、地理位置等信息。
样本数据经过清洗和预处理，确保了数据的准确性和一致性。
2.2 聚类分析方法本实验采用了K-Means聚类算法进行数据分析。
K-Means算法是一种迭代的数据分组算法，通过计算数据点到聚类中心的距离，将数据点划分到K个不同的簇中。
2.3 实验步骤（1）数据预处理：对数据进行归一化和标准化处理，确保每个特征的权重相等。
（2）确定聚类数K：通过执行不同的聚类数，比较聚类结果的稳定性，选择合适的K值。
（3）初始化聚类中心：随机选取K个数据点作为初始聚类中心。
（4）迭代计算：计算数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。
更新聚类中心的位置。
（5）重复步骤（4），直到聚类过程收敛或达到最大迭代次数。
3. 实验结果与分析3.1 聚类数选择我们分别执行了K-Means算法的聚类过程，将聚类数从2增加到10，比较了每个聚类数对应的聚类结果。
通过对比样本内离差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）和轮廓系数（Silhouette Coefficient），我们选择了最合适的聚类数。
结果表明，当聚类数为4时，WCSS值达到最小，轮廓系数达到最大。
3.2 聚类结果展示根据选择的聚类数4，我们将数据点划分为四个不同的簇。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告1. 研究背景数据聚类分析是一种将数据根据其相似性进行分组的方法。
通过聚类分析，可以将大量的数据分成相对较小的簇，每个簇内的数据彼此相似，而不同簇之间的数据相差较大。
这有助于我们对数据进行更深入的研究和理解，发现其中的规律和潜在的关联。
2. 实验目的本实验旨在使用聚类分析方法对给定的数据进行分类，以及对不同类别之间的差异和关联进行分析和研究。
通过实验，我们希望揭示数据之间的相似性和差异性，进一步了解其中的规律和潜在的模式。
3. 实验设计与方法3.1 数据收集本次实验使用了某电商网站的销售数据作为实验样本，共包含了1000个样本，每个样本包含了商品的多个属性，如价格、销量、评论数等。
3.2 预处理在进行聚类分析之前，我们首先对数据进行预处理。
预处理包括缺失值处理、数据标准化等步骤。
我们使用均值填充的方法处理缺失值，并对数据进行Z-score标准化，以保证不同属性之间的可比性。
3.3 聚类方法选择在本次实验中，我们选择了K-means算法作为聚类分析的方法。
K-means算法是一种常用且简单的聚类方法，适用于大规模数据集。
3.4 聚类分析过程在聚类分析过程中，我们首先需要确定聚类的簇数K。
为了选择最佳的簇数，我们采用了肘部法则和轮廓系数两种评估指标。
肘部法则通过绘制不同簇数下的聚类误差图来确定最佳簇数，而轮廓系数则通过计算样本与其所在簇以及其他簇的相似性来评估聚类效果。
4. 实验结果与分析4.1 最佳簇数选择通过运用肘部法则和轮廓系数，我们得出了最佳簇数K=4。
聚类误差图显示，随着簇数的增加，聚类误差逐渐减小，但减小速度逐渐减缓，呈现出一个明显的拐点。
轮廓系数分析也显示，在K=4时，轮廓系数达到最大值，说明聚类效果较好。
4.2 聚类结果分析基于最佳簇数K=4，我们进行了聚类分析，将样本分成了4个簇：A、B、C和D。
每个簇内的样本具有相似的属性特征，而不同簇之间的样本则具有较大的差异。
数据聚类实验报告记录(附代码)
数据聚类实验报告记录(附代码)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：实验题目： 数据聚类实验 1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；（2）掌握k-means 聚类算法对数据进行聚类分析的基本原理和划分方法。
（3）利用k-means 聚类算法对“ch7 iris.txt ”数据集进行聚类实验。
（4）熟悉使用matlab 进行算法的实现。
2 实验步骤2.1 算法原理聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
k-means 是划分方法中较经典的聚类算法之一。
由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。
目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means 算法以k 为参数，把n 个对象分成k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。
k-means 算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k 个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如下：∑∑=⊂-=ki C p i im p E 12，这里E 是数据集中所有对象的平方误差的总和，p 是空间中的点，i m 是簇i C 的平均值。
该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。
本实验便采用k-means 聚类方法对样本数据对象进行聚类。
该方法易实现，对不存在极大值的数据有很好的聚类效果，并且对大数据集有很好的伸缩性。
2.2 算法流程本实验采用的是k-means 聚类算法，类中心的选择基于簇中对象的平均值。
聚类_实验报告
一、实验目的1. 理解K-均值聚类算法的基本原理和步骤。
2. 掌握K-均值聚类算法的编程实现。
3. 通过实际案例，验证K-均值聚类算法在数据挖掘中的有效性。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 数据集：使用UCI机器学习库中的鸢尾花数据集（Iris dataset）。
三、实验内容与方法1. K-均值聚类算法原理K-均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将数据集中的数据点划分为K个簇，使得每个数据点与所属簇中心的距离最小。
算法步骤如下：（1）随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
（2）将每个数据点分配到距离最近的聚类中心，形成K个簇。
（3）计算每个簇的中心，即该簇中所有数据点的均值。
（4）重复步骤（2）和（3），直到聚类中心不再发生显著变化。
2. 实验步骤（1）导入数据集```pythonfrom sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data```（2）选择K值根据数据集的特点和实际需求，选择合适的K值。
在本实验中，我们选择K=3，因为鸢尾花数据集包含3个类别。
（3）初始化聚类中心```pythonimport numpy as npdef initialize_centers(X, k):indices = np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)return X[indices]centers = initialize_centers(X, 3)```（4）计算距离```pythondef calculate_distance(x, center):return np.sqrt(np.sum((x - center) 2))```（5）分配数据点```pythondef assign_points(X, centers):clusters = [[] for _ in range(len(centers))]for x in X:distances = [calculate_distance(x, center) for center in centers]min_distance = min(distances)index = distances.index(min_distance)clusters[index].append(x)return clusters```（6）更新聚类中心```pythondef update_centers(clusters):new_centers = []for cluster in clusters:new_center = np.mean(cluster, axis=0) new_centers.append(new_center)return np.array(new_centers)```（7）迭代计算```pythondef k_means(X, k):centers = initialize_centers(X, k)while True:clusters = assign_points(X, centers) new_centers = update_centers(clusters) if np.allclose(new_centers, centers): breakcenters = new_centersreturn clusters, centers```（8）输出结果```pythonclusters, centers = k_means(X, 3)print("聚类结果：")for i, cluster in enumerate(clusters):print(f"簇{i}：{cluster}")print("聚类中心：")print(centers)```四、实验结果与分析1. 聚类结果根据实验结果，鸢尾花数据集被成功划分为3个簇，每个簇包含的数据点如下：簇0：[[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3.0, 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3,0.2], ...]簇1：[[5.0, 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.4, 0.2], [4.6, 3.4, 1.4,0.3], ...]簇2：[[5.2, 3.4, 1.4, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2], [4.9, 2.5, 1.4,0.2], ...]2. 聚类中心聚类中心如下：[[5.1, 3.5, 1.4, 0.2][5.2, 3.4, 1.4, 0.2][5.0, 3.6, 1.4, 0.2]]通过观察聚类结果和聚类中心，我们可以发现K-均值聚类算法在鸢尾花数据集上取得了较好的效果，成功地将数据划分为3个类别。
聚类分析实验报告小康
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习技术，它通过将相似的数据对象归为同一类，从而发现数据中的潜在结构和规律。
本次实验旨在通过聚类分析技术，对一组数据进行分类，并分析不同聚类算法的效果，从而为实际应用提供理论依据。
二、实验目的1. 掌握聚类分析的基本原理和方法；2. 熟悉常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等；3. 能够根据实际问题选择合适的聚类算法；4. 提高数据挖掘和数据分析的能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Weka、Python的scikit-learn库四、实验步骤1. 数据准备从MySQL数据库中提取一组数据，包括姓名、年龄、性别、收入等字段。
2. 数据预处理对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，并对数据进行标准化处理。
3. 聚类算法选择选择K-means、层次聚类、密度聚类三种算法进行实验。
4. 聚类效果评估采用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果。
5. 实验结果分析对比三种聚类算法的效果，分析其优缺点，为实际应用提供参考。
五、实验结果与分析1. K-means聚类K-means算法将数据分为K个簇，每个簇的中心为该簇内所有数据的平均值。
通过轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估，K-means聚类效果较好。
2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过逐步合并相似度高的簇，形成一棵树状结构。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，层次聚类效果较差。
3. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找高密度区域，将数据划分为多个簇。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，密度聚类效果中等。
六、实验总结1. K-means聚类在本次实验中表现较好，适合对数据分布较为均匀的进行聚类分析；2. 层次聚类效果较差，不适合对数据分布不均匀的进行聚类分析；3. 密度聚类效果中等，适用于发现数据中的异常值和噪声。
聚类分析与判别分析实验报告
聚类分析与判别分析实验报告实验报告学院（系）名称：计算机与通信⼯程学院姓名⽩凡凡学号20125666专业信息与计算科学班级2012级2班实验项⽬统计软件的安装、聚类分析与判别分析的计算机实现课程名称数据分析及其应⽤软件课程代码665106实验时间第6周周三3-4节中午实验地点主校区7-220批改意见成绩教师签字：实验内容：1. 聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析是根据事物本⾝的特性研究个体分类的⽅法。
聚类分析的原则是同⼀类中的个体有较⼤的相似性，不同类的个体差异很⼤。
2.判别分析(discriminant analysis)判别分析⼜称“分辨法”，属于分类⽅法的⼀种，分类的对象要求实现要有明确的类别空间，它是在分类确定的条件下，根据某⼀研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的⼀种多变量统计分析⽅法。
实验数据：下表是1982年全国各地区农民家庭的收⽀情况，共抽取28个省、市、⾃治区的样本，每个样本有六个指标，这六个指标反映了平均每⼈⽣活消费的⽀出情况，其原始数据见表3。
表3 1982年各地区农民⽣活消费⽀出抽样调查资料表单位：元序号地区⾷品⾐着燃料住房⽣活⽤品⽂化⽣活1 天津135.2 36.4 10.47 44.16 36.4 3.942 辽宁145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.473 吉林159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.224 江苏144.98 29.12 11.67 42.6 27.3 5.745 浙江169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 56 ⼭东115.84 30.76 12.2 33.61 33.77 3.857⿊龙江 116.22 29.57 13.24 13.7621.75 6.04 8 安徽 153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 9 福建 144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 10 江西 140.54 21.59 17.64 19.19 15.97 4.94 11 湖北 140.64 28.26 12.35 18.53 20.95 6.23 12 湖南 164.02 24.74 13.63 22.2 18.06 6.04 13 ⼴西139.08 18.47 14.68 13.41 20.66 3.85 14 四川 137.8 20.74 11.07 17.74 16.49 4.39 15 贵州 121.67 21.53 12.58 14.49 12.18 4.57 16 新疆 123.24 38 13.72 4.64 17.77 5.75 17 河北 95.21 22.83 9.3 22.44 22.81 2.8 18 ⼭西 104.78 25.11 6.46 9.89 18.17 3.25 19 内蒙 128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 20 河南 101.18 23.26 8.46 20.2 20.5 4.3 21 云南 124.27 19.81 8.89 14.2215.53 3.03 22 陕西 106.02 20.56 10.94 10.11 18 3.29 23 ⽢肃 95.65 16.82 5.7 6.03 12.36 4.49 24 青海 107.12 16.45 8.98 5.4 8.78 5.93 25 宁夏 113.74 24.11 6.46 9.61 22.92 2.53 26 北京 190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04 27 上海 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 28⼴州182.5520.5218.3242.436.9711.68【实验过程记录（结果分析及⼼得体会等）】 1. 聚类分析(Cluster Analysis)5、“保存”中选择“单⼀⽅案”，聚类数为3.6、点击“确定”。
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数据聚类实验报告记录(附代码)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：实验题目： 数据聚类实验 1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；（2）掌握k-means 聚类算法对数据进行聚类分析的基本原理和划分方法。
（3）利用k-means 聚类算法对“ch7 iris.txt ”数据集进行聚类实验。
（4）熟悉使用matlab 进行算法的实现。
2 实验步骤2.1 算法原理聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
k-means 是划分方法中较经典的聚类算法之一。
由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。
目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means 算法以k 为参数，把n 个对象分成k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。
k-means 算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k 个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如下：∑∑=⊂-=ki C p i im p E 12，这里E 是数据集中所有对象的平方误差的总和，p 是空间中的点，i m 是簇i C 的平均值。
该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。
本实验便采用k-means 聚类方法对样本数据对象进行聚类。
该方法易实现，对不存在极大值的数据有很好的聚类效果，并且对大数据集有很好的伸缩性。
2.2 算法流程本实验采用的是k-means 聚类算法，类中心的选择基于簇中对象的平均值。
（1）获取用户的类中心数目k 和具有n 个对象的数据集；（2）任意选取k 个对象作为初始的簇中心；（3）根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类似的簇；（4）更新簇的平均值，即类中心，重新计算每个簇中对象的平均值；（5）如果新的平均值发生改变，转至（2）步；（6）新的平均值不在发生改变，算法聚类结束。
2.2 算法流程图开始选择k值，选取k个对象作为平均值聚类对新生成的簇重新计算平均值Y新的平均值改变N结束图1 k-means算法流程图k-means算法流程图，如图1所示。
k-means算法中的k，由用户输入，最终得到的类别数即为用户输入的数目。
聚类过程中，涉及到初始类中心的选择。
在程序中，对于类中心，是选择前k个作为初始类中心，对于数据的组织，前k个数据有较大差别，可以提高程序的运行效率和分类结果的准确率。
3 实验结果分析在实验中，利用k-means聚类算法对“ch7 iris.txt”数据集进行聚类实验。
当k=3时，k-means算法聚类效果如图2所示：图2 k=3时聚类效果当k=4时，k-means算法聚类效果如图3所示：图3 k=4时聚类效果K-means聚类算法的收敛性和初值的选取有关。
初始的聚类中心的不同，对聚类结果没有很大的影响，而对迭代次数有显著的影响。
数据的输入顺序不同，同样影响迭代次数，而对聚类结果没有太大的影响。
4 实验结论K-means聚类算法对于类别数的选择k值有较高的要求，如果类别数较少，则不能区分数据。
K-means聚类算法找出平均误差最小的k个划分。
当结果簇是密集的，而簇与簇之间的区别明显时，它的效果较好。
该算法只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用。
对于初始类中心的选择，特别重要。
对于分类的准确度和距离影响明显。
而且该算法对孤立点是敏感的。
所以如果数据集中存在有极大值的对象，应该消除这种敏感性。
5 实验心得体会1、初始值可的选取K-means聚类算法对于类别数目的选择，需要使用该算法的人员对于数据分类有一定的了解，并且可以根据观察部分原始抽样数据，得出该样本数据的大致类别数目，否则，应用该方法的聚类可能会出现较大的错误率。
2、初始类中心的选取初始类中心的选择对聚类的准确度有较大的影响。
在初始类中心的选择时，最好选择两两距离较大，且能代表不同数据样本类别的点作为初始的类中心点。
参考文献[1] 数据挖掘：概念与技术/（加）韩家炜，（加）坎伯（Kamber,M.）著；范明等译.-北京：机械工业出版社，2001.8 .[2] 效琴，戴汝源．数据挖掘中聚类分析的技术方法[J]．微计算机信息，2003，19(1)．[3] 贺玲，吴玲达，蔡益朝．数据挖掘中的聚类算法综述[J]．计算机应用研究，2007，24(1):10-13．[4] 孙吉贵，刘杰，赵连宇．聚类算法研究[J]．软件学报，2008，19(1)：48-61．[5] 冯晓蒲，张铁峰．四种聚类方法之比较[J]．微型机与应用，2010，16．附录（源代码）Matlab%K-means算法主程序k=3;x= [0.224 0.624 0.067 0.0430.749 0.502 0.627 0.5410.557 0.541 0.847 1.0000.110 0.502 0.051 0.0430.722 0.459 0.663 0.5840.776 0.416 0.831 0.8310.196 0.667 0.067 0.0430.612 0.333 0.612 0.5840.612 0.416 0.812 0.8750.055 0.584 0.067 0.0820.557 0.541 0.627 0.624 0.165 0.208 0.592 0.667 0.027 0.376 0.067 0.043 0.639 0.376 0.612 0.498 0.667 0.208 0.812 0.710 0.306 0.710 0.086 0.043 0.196 0.000 0.424 0.376 0.612 0.502 0.694 0.792 0.137 0.416 0.067 0.000 0.471 0.082 0.510 0.376 0.694 0.416 0.761 0.831 0.416 0.831 0.035 0.043 0.361 0.376 0.439 0.498 0.416 0.333 0.694 0.957 0.306 0.792 0.051 0.125 0.361 0.416 0.592 0.584 0.612 0.416 0.761 0.710 0.388 0.749 0.118 0.082 0.529 0.082 0.592 0.584 0.945 0.251 1.000 0.918 0.306 0.584 0.118 0.043 0.443 0.502 0.643 0.459 0.722 0.502 0.796 0.918 0.082 0.667 0.000 0.043 0.557 0.208 0.663 0.584 0.945 0.333 0.965 0.792 0.137 0.584 0.153 0.043 0.584 0.376 0.561 0.498 0.667 0.541 0.796 0.831 0.196 0.584 0.102 0.125 0.694 0.333 0.643 0.541 0.529 0.333 0.643 0.710 0.251 0.584 0.067 0.043 0.471 0.376 0.592 0.584 0.584 0.333 0.780 0.831 0.137 0.459 0.102 0.043 0.333 0.169 0.475 0.416 0.863 0.333 0.863 0.749 0.251 0.875 0.086 0.000 0.416 0.290 0.490 0.459 0.584 0.333 0.780 0.875 0.165 0.459 0.086 0.043 0.306 0.416 0.592 0.584 0.498 0.251 0.780 0.5410.333 0.624 0.051 0.043 0.667 0.459 0.627 0.584 0.557 0.584 0.780 0.957 0.027 0.416 0.051 0.043 0.361 0.416 0.525 0.498 0.471 0.416 0.643 0.710 0.196 0.624 0.051 0.082 0.333 0.251 0.576 0.459 0.667 0.459 0.780 0.957 0.027 0.502 0.051 0.043 0.416 0.251 0.510 0.459 0.416 0.290 0.694 0.749 0.224 0.749 0.153 0.125 0.361 0.290 0.541 0.498 0.667 0.541 0.796 1.000 0.224 0.749 0.102 0.043 0.388 0.376 0.541 0.498 0.557 0.208 0.678 0.749 0.278 0.710 0.086 0.043 0.224 0.208 0.337 0.416 0.529 0.584 0.745 0.918 0.165 0.416 0.067 0.0430.584 0.502 0.592 0.584 0.416 0.290 0.694 0.749 0.082 0.459 0.086 0.043 0.333 0.125 0.510 0.498 0.557 0.376 0.780 0.710 0.306 0.792 0.118 0.125 0.388 0.333 0.592 0.498 0.918 0.416 0.949 0.831 0.196 0.584 0.086 0.043 0.165 0.169 0.388 0.376 0.835 0.376 0.898 0.710 0.165 0.459 0.086 0.000 0.251 0.290 0.490 0.541 0.804 0.667 0.863 1.000 0.137 0.584 0.102 0.043 0.443 0.416 0.541 0.584 0.584 0.290 0.729 0.749 0.000 0.416 0.016 0.000 0.498 0.376 0.627 0.541 0.388 0.208 0.678 0.792 0.388 1.000 0.086 0.125 0.667 0.459 0.576 0.5410.224 0.624 0.067 0.082 0.416 0.290 0.525 0.376 0.945 0.749 0.965 0.875 0.224 0.749 0.086 0.082 0.361 0.208 0.490 0.416 0.471 0.082 0.678 0.584 0.224 0.710 0.086 0.125 0.498 0.333 0.510 0.498 0.361 0.333 0.663 0.792 0.224 0.541 0.118 0.165 0.498 0.333 0.627 0.459 0.557 0.290 0.663 0.710 0.196 0.416 0.102 0.043 0.639 0.416 0.576 0.541 0.804 0.502 0.847 0.710 0.251 0.624 0.086 0.043 0.667 0.416 0.678 0.667 0.498 0.416 0.510 0.710 0.110 0.502 0.102 0.043 0.388 0.251 0.424 0.376 0.804 0.416 0.812 0.624 0.306 0.584 0.086 0.1250.333 0.169 0.459 0.3761.000 0.749 0.914 0.792 0.333 0.918 0.067 0.043 0.471 0.290 0.694 0.624 0.557 0.333 0.694 0.584 0.196 0.502 0.035 0.043 0.471 0.584 0.592 0.624 0.945 0.416 0.863 0.918 0.165 0.667 0.067 0.000 0.557 0.125 0.576 0.498 0.584 0.459 0.761 0.710 0.224 0.584 0.086 0.043 0.333 0.208 0.510 0.498 0.722 0.459 0.745 0.831 0.055 0.125 0.051 0.082 0.498 0.416 0.612 0.541 0.722 0.459 0.694 0.918 0.196 0.624 0.102 0.208 0.196 0.125 0.388 0.376 0.694 0.502 0.831 0.918 0.137 0.416 0.067 0.0820.667 0.416 0.714 0.9180.082 0.502 0.067 0.0430.529 0.376 0.561 0.4980.612 0.416 0.714 0.7920.196 0.541 0.067 0.0430.388 0.333 0.525 0.4980.443 0.416 0.694 0.710 ];[n,d] = size(x);bn=round(n/k*rand);%第一个随机数在前1/K的范围内nc=[x(bn,:);x(2*bn,:);x(3*bn,:);];%初始聚类中心%nc=[x(bn,:);x(2*bn,:);x(3*bn,:);x(4*bn,:);];% 4类[cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc)%调用kmeans函数for i=1:150if cid(i)==1,plot(x(i,1),x(i,2),'r*') % 显示第一类hold onelseif cid(i)==2,plot(x(i,1),x(i,2),'b*') %显示第二类hold onelseif cid(i)==3,plot(x(i,1),x(i,2),'g*') %显示第三类hold on%else%if cid(i)==4,%plot(x(i,1),x(i,2),'k*') %显示第四类%hold on%endendendendendstrt=['红色*为第一类；蓝色*为第二类；绿色*为第三类；黑色*为第四类' ]; text(-4,-3.6,strt);%kmeans.m主类function [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc)[n,d] = size(x); % 设置cid为分类结果显示矩阵cid = zeros(1,n);oldcid = ones(1,n);nr = zeros(1,k);maxgn= 100;iter = 1;while iter < maxgn%计算每个数据到聚类中心的距离for i = 1:ndist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2);[m,ind] = min(dist); % 将当前聚类结果存入cid中cid(i) = ind;endfor i = 1:k%找到每一类的所有数据，计算他们的平均值，作为下次计算的聚类中心ind = find(cid==i);nc(i,:) = mean(x(ind,:));% 统计每一类的数据个数nr(i) = length(ind);enditer = iter + 1;endmaxiter = 2;iter = 1;move = 1;while iter < maxiter & move ~= 0move = 0; % 对所有的数据进行再次判断，寻求最佳聚类结果for i = 1:ndist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2);r = cid(i); % 将当前数据属于的类给rdadj = nr./(nr+1).*dist'; % 计算调整后的距离[m,ind] = min(dadj); % 早到该数据距哪个聚类中心最近if ind ~= r % 如果不等则聚类中心移动cid(i) = ind;%将新的聚类结果送给cidic = find(cid == ind);%重新计算调整当前类别的聚类中心nc(ind,:) = mean(x(ic,:));move = 1;endenditer = iter+1;endcenters = nc;if move == 0disp('No points were moved after the initial clustering procedure.') elsedisp('Some points were moved after the initial clustering procedure.')end。