LiuXin67X
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数据仓库与数据挖掘——k-Means算法

一、基本介绍

        聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。由这个定义可以知道，数据集并没有目标值。因此聚类算法属于无监督算法。k-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为k个簇，同时使簇内的点尽量紧密的连在一起，簇间的距离尽量的大。

二、核心思想

        给定一个有n个对象的数据集，划分聚类技术将构造数据k个划分，每一个划分就代表一个簇，k≤n。也就是说它将数据划分为k个簇，而且这k个划分满足下列条件：

        ①每一个簇至少包含一个对象；

        ②每一个对象属于且仅属于一个簇。

        对于给定的k，算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复迭代的方法改变划分,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好，即同一簇中的对象越近越好，而不同簇中的对象越远越好。目标是最小化所有对象与其参照点之间的相异度之和，这里的远近或者相异度/相似度实际上是聚类的评价函数。

三、原理演示

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第1张图片

        给出样本点和k值

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第2张图片

         随机选出k个初始点

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        标出聚类中心

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        计算剩余样本点到k个聚类中心的距离，指向最近的聚类中心

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         划分聚类

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         重新计算聚类中心

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数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第8张图片

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        递归计算，直到准则函数收敛或不产生新的聚类

四、算法流程图

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第10张图片

五、关键源码展示

1、导入数据

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第11张图片

2、划分聚类

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第12张图片数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第13张图片3、输出聚类情况，绘制散点图

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六、扩展实验

数据仓库与数据挖掘——k-Means算法_第15张图片

         DBSCAN与k-Means的对比实验

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    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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