網(wǎng)絡(luò)工程畢業(yè)設(shè)計-pam聚類算法的分析與實現(xiàn)-資料下載頁
2024-12-03 17:18本頁面
【導(dǎo)讀】往往隱含了大量的不易被人們察覺的寶貴信息，為了得到這些信息，人們想盡了一切辦法。術(shù)就是在這種狀況下應(yīng)運而生了。而聚類知識發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要的內(nèi)容。在日常生活、生產(chǎn)和科研工作中，經(jīng)常要對被研究的對象經(jīng)行分類。聚類就是將數(shù)據(jù)對象分組成多個簇，同一個簇中的對象之間具有較高的。相似性，而不同簇中的對象具有較大的差異性。不敏感；由它發(fā)現(xiàn)的族與測試數(shù)據(jù)的輸入順序無關(guān)；能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)點。PAM算法最早由Kaufman和Rousseevw提出，Medoid的意思就是位于中心位置的對象。PAM算法的目的是對n個數(shù)據(jù)對象給出k個劃分。來度量聚類效果，其中成員總是被分配到離自身最近的簇中，以此來提高聚類的質(zhì)量。CLARA先抽取數(shù)據(jù)集合的多個樣本，然后用PAM方法在抽取的樣本中尋找最佳的k個中心點，返回最。CLARA的聚類質(zhì)量和可伸縮性進(jìn)行了改進(jìn)。法描述，使用matlab軟件編寫PAM聚類算法代碼，實現(xiàn)PAM聚類算法。后的結(jié)果作為進(jìn)一步進(jìn)行分析的基礎(chǔ)。
【正文】 label(j)==i if dist1==min(dist2) cjih(j,:)=dist1dist3。 else cjih(j,:)=min(dist2)dist3。 end else if dist1==min(dist2) cjih(j,:)=dist1min(dist4)。 else cjih(j,:)=0。 end end c(i,:)=v(i,:)。 s1(j,:)=cjih(j,:)。 end 一個非中心點代替一個中心點的總代價 s s((hk),:,i)=sum(cjih(:,:),1)。 end end if min(min(s))==0 for i=1:k for h=k+1:N 11 if s((hk),:,i)==min(min(s)) s((hk),:,i)=1。 end end end end If 在 S 中的所有非中心點代替所有中心點后的計算出總代價有小于 0 的存在， then 找出 S 中的用非中心點替代中心點后代價最小的一個，并用該非中心點替代對應(yīng)的中心點，形成一個新的 k個中心點的集合 if min(min(s))0 for i=1:k for h=k+1:N if s((hk),:,i)==min(min(s)) v(i,:)=data(index(h),:)。 break。 end end if data(index(i),:)~=data(index(h),:) if v(i,:)==data(index(h),:) break。 end end end a=index(i)。 b=index(h)。 index(i)=b。 index(h)=a。 end 12 所有的 s 都大于 0 則聚類完成 if min(min(s))0 break。 end end for i=1:k for j=1:N if label(j)==i result(j,:,i)=data(j,:)。 end end end 模擬數(shù)據(jù)導(dǎo)入與調(diào)用自定義函數(shù)程序 clear all。 [filename, pathname]= uigetfile(39。*.xls39。)。 file=[pathname filename]。 x=xlsread(file)。 data=x(:,:)。 [N,n]=size(data)。 k=input(39。Enter the number of cluster you want to have:39。)。 for d=1:100 if k=N k=input(39。您輸入的值應(yīng)小于 N請重新輸入 :39。)。 end if kN break。 end end 13 [result,c,s,index,label]=kpam(data,k)。 對于 result 還要出理下這里就不給出代碼了。 PAM 聚類算法在學(xué)生成績中的應(yīng)用 學(xué)生成績是評估教學(xué)質(zhì)量的重要依據(jù)，也是評價學(xué)生是否掌握好所學(xué)知識的重要標(biāo)志。因此，如何科學(xué)、準(zhǔn)確、公平、公正地給學(xué)生評定成績，是教學(xué)的一項重要的工作。為了成為以后對成績進(jìn)行各種分析的基礎(chǔ)，本文使用 PAM聚類算法對學(xué)生成績進(jìn)行聚類。 表 1 所示是 33 個學(xué)生的某科成績（取部分學(xué)生成績顯示） 表 1 序號 成績 1 2 3 4 83 83 89 81 隨機(jī)選取 5個中心點，圖 1 表示聚類完成后中心點集 圖 1 圖 2 表示聚類結(jié)果 圖 2 14 通過 PAM 聚類后可以發(fā)現(xiàn) 7476 有 5 個人， 8085 有 11 個人， 5764 有 4個人， 6671有 5個人， 87 到 91 有 8 個。這樣比較合理地給學(xué)生成績劃分等級，比較科學(xué)、公正、合理地反應(yīng)學(xué)生對此門課程掌握情況以及此門課的教學(xué)效果。 3 小結(jié) PAM 聚類算法對于小的數(shù)據(jù)集非常有效，但對于大數(shù)據(jù)集其效率不高。因為在替換中心點時每個點的替換代價都可能計算，因此，當(dāng) n和 k很大時，這樣的計算代價相當(dāng)高。 致謝 本論文最終得以成功完成 ，非常感謝我的指導(dǎo)老師 。正是他給予我盡心盡力的指導(dǎo)，才使論文能夠最終完成。 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度深深的影響著我，對我今后的學(xué)習(xí)、工作、生活必將產(chǎn)生影響。借此機(jī)會，特向 老師表示最誠摯的感謝。 大學(xué)本科的學(xué)習(xí)生活即將結(jié)束，在此，我要感謝所有曾經(jīng)教導(dǎo)過我的老師和關(guān)心過我的同學(xué)，他們在我成長過程中給予了我很大的幫助。 參考文獻(xiàn)： [1]毛國君，等 .數(shù)據(jù)挖掘原理與算法（第二版） [M].北京： 清華大學(xué)出版社 , [2] Jiawei Han,Micheline ：概念與技術(shù) [M].北京 ：機(jī)械工業(yè)出版社， 15 2021. [3] 陳京民，等 .數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) [M].北京：電子工業(yè)出版社， 2021. [4] 劉同明，等 .數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用 [M].北京 :國防工業(yè)出版社， 2021. [5] David Hand,等 .數(shù)據(jù)挖掘原理 [M].張銀奎，等譯 .北京 : 機(jī)械工業(yè)出版社，中信出版社， 2021.
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