數(shù)據(jù)挖掘關(guān)于kmeans算法的研究(含數(shù)據(jù)集)-資料下載頁
2025-06-19 23:13本頁面
【正文】 1 720 64 gupiao 245 1000 137 騰訊股票 246 1000 95 財(cái)經(jīng)新聞 249 1300 93 財(cái)經(jīng)網(wǎng) 251 1900 123 今日股市行情 255 2400 67 股價(jià) 257 3600 97 股票分析 258 4400 100 財(cái)經(jīng) 259 5400 91 股票行情 262 8100 90 基金 263 22200 87 美股 264 27100 73 股票 265 74000 130 第7個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 股票交易平臺(tái) 87 50 265 股票期權(quán) 222 390 266 拿來比較的算法用時(shí)：5600ms我的算法用時(shí)：4399ms從性能上看，我的算法好一點(diǎn)。下面截取一部分拿來比較的算法給出的結(jié)果：第1個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 股票 265 74000 130 第2個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 炒股票 216 390 220 加拿大股票 217 390 27 澳洲股票 218 390 245 股票基金 219 390 142 股票市場 220 390 31 新浪財(cái)經(jīng)股票 221 390 207 股票期權(quán) 222 390 266 新浪股市 223 390 242 股票配資 224 390 76 股票論壇 225 390 115 股票型基金 226 390 30 a股基金 227 390 40 股票新手 228 390 179 中國股市行情 229 480 215 上海股票 230 480 106 中石化股票 231 590 222 馬來西亞股票 232 590 17 股票交易 233 590 203 股票軟件 234 590 195 新加坡股票 235 590 153 股票開戶 236 590 230 雅虎股票 237 720 46 股票消息 238 720 12 全球股市指數(shù) 239 720 83 蘋果股票 240 720 217 股市報(bào)價(jià) 241 720 64 股票入門 242 880 189 今日股票行情 243 880 49 美國股票 244 880 39 gupiao 245 1000 137 騰訊股票 246 1000 95 證券 247 1300 212 中國股票 248 1300 202 財(cái)經(jīng)新聞 249 1300 93 第3個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 炒股 250 1900 190 財(cái)經(jīng)網(wǎng) 251 1900 123 gushi 252 2400 161 新浪網(wǎng)新聞 253 2400 5 香港股票 254 2400 175 今日股市行情 255 2400 67 新浪股票 256 2900 151 股價(jià) 257 3600 97 股票分析 258 4400 100 第4個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 財(cái)經(jīng) 259 5400 91 港股 260 6600 178 財(cái)經(jīng)網(wǎng) 261 8100 38 股票行情 262 8100 90 第5個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 基金 263 22200 87 美股 264 27100 73 第6個(gè)簇：關(guān)鍵詞 編號(hào) 搜索量 競爭價(jià)值 估價(jià) 排名 股市 266 368000 150 可以看到，該算法主要受到搜索量的影響，因?yàn)樗阉髁繑?shù)值比較大，從而其他數(shù)據(jù)的影響變得很小，導(dǎo)致個(gè)別的幾個(gè)大的搜索量關(guān)鍵詞單獨(dú)成簇，剩下的第7個(gè)簇基本上占了所有數(shù)據(jù)的百分之70，可以看到聚類效果不是很好，該算法沒有考慮數(shù)據(jù)的相異性處理，所以出現(xiàn)這樣的結(jié)果。 通過對(duì)比說明，數(shù)據(jù)的相異性處理和歸一化處理很重要，這樣可以大大提升結(jié)果的準(zhǔn)確率和有效性。七、 總結(jié)這學(xué)期數(shù)據(jù)挖掘這門課給我們打開了bigdata的大門，在課上，我們翔實(shí)的了解到，bigdata的處理流程和方法，包括，分類、聚類以及篩選。并且在實(shí)驗(yàn)中具體的實(shí)現(xiàn)一些代表算法，還自己找到一些數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，最終得到一些結(jié)果，他們就是bigdata的語言，在這個(gè)過程中，不僅加強(qiáng)了我們的編程能力，還是我們的探索能力得到了鍛煉，以后遇到類似的數(shù)據(jù)處理問題，我們就會(huì)有突破口，而不是毫無頭緒可言，收益頗豐。22
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