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正文內(nèi)容

數(shù)據(jù)挖掘聚類算法課程設(shè)計(jì)報(bào)告(編輯修改稿)

2025-09-15 14:21 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 5)until 不再發(fā)生變化開始從本地讀取數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)預(yù)處理輸入k,簇的個(gè)數(shù)在數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取k個(gè)數(shù)據(jù)對象作為初始中心點(diǎn)迭代開始。將數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)對象與k個(gè)中心點(diǎn)作比較,把每個(gè)對象分到與其最相似的中心點(diǎn)所在的簇中計(jì)算每個(gè)簇中對象的均值,作為該簇新的中心點(diǎn)滿足迭代終止條件迭代終止,輸出結(jié)果。根據(jù)上述算法,結(jié)合本實(shí)驗(yàn)實(shí)際情況和數(shù)據(jù)集特征給出程序的執(zhí)行流程圖: ?否是 ?圖2 程序執(zhí)行流程 針對上面的流程圖,有幾點(diǎn)說明: ,最終生成用于聚類分析的數(shù)據(jù)集。 ,k越大聚類過程耗時(shí)越久。 “最相似”意思就是距離中心點(diǎn)距離最近,本實(shí)驗(yàn)中采用歐幾里得距離,其定義如下:其中和是兩個(gè)n維數(shù)據(jù)對象。在本實(shí)驗(yàn)中,和分別代表為i,j兩個(gè)數(shù)據(jù)對象設(shè)置的字符串?dāng)?shù)組()中下標(biāo)為1的元素值,此處n為68。 :前后兩次中心點(diǎn)之間的距離(仍然用歐幾里得距離)是否小于設(shè)定的值。例如,第n次迭代完成后重新生成了k個(gè)新的中心點(diǎn),計(jì)算k個(gè)新中心點(diǎn)與k個(gè)舊的中心點(diǎn)距離之和并將結(jié)果與設(shè)定的值比較,若小于設(shè)定值則終止迭代,聚類完成,否則繼續(xù)迭代。 算法實(shí)現(xiàn)圖3 代碼文件的組織結(jié)構(gòu)上圖是本實(shí)驗(yàn)源碼的組織結(jié)構(gòu),該項(xiàng)目包含五個(gè)Java類。每個(gè)類的功能描述如下:◆ 該類定義了簇的結(jié)構(gòu),包含簇標(biāo)志,簇成員和簇中心點(diǎn)三個(gè)字段。該類的每一個(gè)實(shí)例對應(yīng)于聚類過程中的一個(gè)簇。◆ 該類定義了數(shù)據(jù)對象的結(jié)構(gòu),主要包含數(shù)據(jù)對象名稱(即植物名稱)和數(shù)據(jù)對象字符串?dāng)?shù)組(即植物的分布區(qū)域)。該類的每一個(gè)實(shí)例對應(yīng)于數(shù)據(jù)集中的一個(gè)數(shù)據(jù)對象。◆ 該類是程序的核心類,主要功能是執(zhí)行聚類過程,包括中心點(diǎn)的選取與更新,計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)對象與中心點(diǎn)之間的距離并把其派分到最相似的簇等?!?該類主要功能是生成聚類過程適用的數(shù)據(jù)集,包括讀取文件,數(shù)據(jù)預(yù)處理等。◆ 該類是一個(gè)工具類,其中定義了多個(gè)程序中使用到的靜態(tài)方法。 ★: (1) 隨機(jī)選取中心點(diǎn) public void setCenter_ran() {// 第一次,從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取中心點(diǎn) beginTime = ()。 (聚類過程開始,開始于: + ())。 Random ran = new Random()。 int order = 0。// 隨機(jī)選取中心點(diǎn) while (() numOfCluster) { order = (())。 if (((order), )) ((order))。 }// while } (2)初始化簇集合 public void initArrayCluster(ArrayListDataItem center) {// 初始每個(gè)簇中的中心點(diǎn)屬性 ()。// 把簇集合清空 for (int i = 0。 i ()。 i++) { Cluster cluster = new Cluster(i, (i))。 if ((i).getIsDataItem()) ((i))。 (cluster)。 } } (3)執(zhí)行聚類過程(計(jì)算距離,把數(shù)據(jù)對象派分到最相似簇中)public void runCluster(ArrayListDataItem center) { int beyondIndex = 0。// 判斷數(shù)據(jù)項(xiàng)屬于哪一個(gè)簇,初始默認(rèn)為是0簇 Random rd = new Random()。// 隨機(jī)函數(shù) printBeginInfo()。// 打印以此迭代開始前的信息。
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