k中心点聚类算法例题

k中心点聚类算法例题含解答

K均值（K-Means）是一种常见的聚类算法，它通过将数据点分为K个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇中心。以下是一个简单的K均值聚类算法的例题及解答：

例题：

假设有以下一组数据点：

现在要将这些数据点分为K=2个簇。

解答：

1. 随机初始化两个簇中心：

-簇中心1: (2, 3)

-簇中心2: (4, 1)

2. 分配数据点到簇：

-对于每个数据点，计算其到两个簇中心的距离，并分配到距离更近的簇。

-第一轮分配结果：

3. 更新簇中心：

-计算每个簇中所有数据点的平均值，并将其作为新的簇中心。

-新的簇中心1: (2.2, 3.2)

-新的簇中心2: (4.5, 2.5)

4. 迭代：

-重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或达到设定的迭代次数。

-经过几轮迭代后，最终的分簇结果为：

这就是简单的K均值聚类的例子。需要注意的是，K均值算法对于初始簇中心的选择敏感，不同的初始簇中心可能导致不同的聚类结果。

第9章rapidminer-k-means聚类、辨别分析v1

第9章K-Means 聚类、辨别分析 9.1理解聚类分析 餐饮企业经常会碰到这样的问题： 1）如何通过餐饮客户消费行为的测量，进一步评判餐饮客户的价值和对餐饮客户进行细分，找到有价值的客户群和需关注的客户群 2）如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低 餐饮企业遇到的这些问题，可以通过聚类分析解决。 9.1.1常用聚类分析算法 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小化而组间（外部）距离最大化，如错误!未找到引用源。所示。 图9-1 聚类分析建模原理 常用聚类方法见错误!未找到引用源。。 表9-1常用聚类方法

常用聚类算法见错误!未找到引用源。2。 表9-2常用聚类分析算法 9.1.2K-Means聚类算法 K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 1.算法过程

1） 从N 个样本数据中随机选取K 个对象作为初始的聚类中心； 2） 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中； 3） 所有对象分配完成后，重新计算K 个聚类的中心； 4） 与前一次计算得到的K 个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转2)，否则转 5)； 5） 当质心不发生变化时停止并输出聚类结果。 聚类的结果可能依赖于初始聚类中心的随机选择，可能使得结果严重偏离全局最优分类。实践中，为了得到较好的结果，通常以不同的初始聚类中心，多次运行K-Means 算法。在所有对象分配完成后，重新计算K 个聚类的中心时，对于连续数据，聚类中心取该簇的均值，但是当样本的某些属性是分类变量时，均值可能无定义，可以使用K-众数方法。 2. 数据类型与相似性的度量 （1） 连续属性 对于连续属性，要先对各属性值进行零-均值规范，再进行距离的计算。K-Means 聚类算法中，一般需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。 度量样本之间的相似性最常用的是欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离；样本与簇之间的距离可以用样本到簇中心的距离(,)i d e x ；簇与簇之间的距离可以用簇中心的距离(,)i j d e e 。 用p 个属性来表示n 个样本的数据矩阵如下： 1111p n n p x x x x ??? ?????? ? L M O M L 欧几里得距离 (,)d i j = (9-1) 曼哈顿距离 1122(,)||+||++||i j i j ip jp d i j x x x x x x =---L (9-2) 闵可夫斯基距离

kmeans 聚类算法

kmeans 聚类算法 Kmeans聚类算法 Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。Kmeans算法最初由J. MacQueen于1967年提出，而后由S. Lloyd和L. Forgy独立提出。目前，Kmeans算法已经成为了机器学习领域中最常用的聚类算法之一。 Kmeans算法的基本思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇具有相似的特征。簇的数量k是由用户指定的，算法会根据数据集的特征自动将数据集分成k个簇。Kmeans算法通过迭代的方式来更新每个簇的中心点，以此来不断优化簇的划分。 Kmeans算法的步骤 Kmeans算法的步骤可以概括为以下几个步骤： 1. 随机选择k个点作为中心点； 2. 将每个数据点与离它最近的中心点关联，形成k个簇； 3. 对于每个簇，重新计算中心点； 4. 重复2-3步骤，直到簇不再变化或达到最大迭代次数。 Kmeans算法的优缺点 Kmeans算法的优点包括：

1. 算法简单易实现； 2. 能够处理大规模数据集； 3. 可以处理多维数据。 Kmeans算法的缺点包括： 1. 需要用户指定簇的数量； 2. 对于不规则形状的簇，效果不佳； 3. 对于包含噪声的数据集，效果不佳。 Kmeans算法的应用 Kmeans算法在机器学习和数据挖掘中有着广泛的应用。以下是Kmeans算法的一些应用： 1. 图像分割：将图像分为多个不同的区域； 2. 文本聚类：将文本数据划分为多个主题； 3. 市场分析：将消费者分为不同的群体，以便进行更好的市场分析； 4. 生物学研究：将生物数据分为不同的分类。 总结 Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。Kmeans算法的步骤包括随机选择中心点、形成簇、重新计算中心点等。Kmeans算法的优缺点分别是算法简

kmean计算聚类中心点

kmean计算聚类中心点 K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集分成多个类别，并找出每个类别的聚类中心点。在本文中，我们将讨论K-means算法的原理、应用和优缺点。 一、K-means算法原理 K-means算法是一种迭代的聚类算法，其基本步骤如下： 1. 初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心点。 2. 分类：将数据集中的每个数据点分配到与其最近的聚类中心点所属的类别。 3. 更新：根据每个类别中的数据点，重新计算聚类中心点的位置。 4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点的位置不再改变，或者达到预定的迭代次数。 二、K-means算法应用 K-means算法在数据挖掘和机器学习领域被广泛应用，例如： 1. 客户细分：根据客户的消费行为和偏好，将客户分成不同的群体，以便进行个性化的营销策略。 2. 图像压缩：通过将相似的像素点归为一类，用聚类中心点来代替这些像素点，从而实现图像的压缩。 3. 文本分类：将文本数据根据语义和主题进行分类，以便进行信息检索、情感分析等应用。 4. 基因表达谱聚类：将基因表达谱数据分成不同的基因簇，以便研

究基因的功能和相互作用。 三、K-means算法优缺点 K-means算法具有以下优点： 1. 简单而高效：K-means算法的原理和实现都相对简单，计算效率较高。 2. 可解释性强：K-means算法的结果易于理解和解释，每个聚类中心点代表一个类别。 3. 可扩展性好：K-means算法适用于大规模的数据集，并且可以通过并行化和分布式计算来加速处理。 然而，K-means算法也存在一些缺点： 1. 对初始聚类中心点敏感：初始聚类中心点的选择可能导致不同的聚类结果，需要多次运行算法来选择最佳结果。 2. 需要预先指定聚类数量：K-means算法需要事先确定聚类的数量K，而这个值可能不容易确定。 3. 对离群点敏感：离群点的存在可能会对聚类的结果产生较大的影响，导致聚类中心点偏离实际的数据分布。 四、总结 K-means算法是一种常用的聚类算法，可以将数据集分成多个类别，并找出每个类别的聚类中心点。该算法在客户细分、图像压缩、文本分类、基因表达谱聚类等领域有广泛的应用。尽管K-means算

聚类算法实验

聚类算法实验 1、数据集Iris Data Set Iris Data Set是一个用于区分分析（discriminant analysis）的多变量数据集。该数据集中的数据是由鸢尾属植物的三种花——Setosa、Versicolor与Virginica——的测量结果所组成，数据集中共包含150组数据信息，每一类别植物有50组数据。每种花的特征用5种属性描述： ①萼片长度sepal length（厘米） ②萼片宽度sepal width（厘米） ③花瓣长度petal length（厘米） ④花瓣宽度petal width（厘米） ⑤类——Setosa、Versicolor、Virginica 在数据集的分析文件中给出了该数据集的一些统计摘要，简要内容如下： 2、数据挖掘——数据预处理 现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 （1）数据清理 首先是处理空缺值，比如：Iris Data Set中某一项数据的花瓣长度petal length项没有记录，就要对该项进行处理。然后是处理噪声数据，通过考察周围的值来平滑存储数据的值。最后是处理不一致数据。对以上三种流程的主要方法是纸上记录、人工的加以更正等。 （2）数据集成 即由多个数据存储合并数据。 （3）数据变换 将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 （4）数据归约 数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。

2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类

2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类 一、概述 研究生数学建模竞赛一直是我国研究生数学教育中的重要组成部分，对于培养学生的数学建模能力和创新思维起到了至关重要的作用。2023年研究生数学建模竞赛的e题涉及到k-means聚类问题，k-means聚类作为一种经典的数据聚类方法，具有广泛的应用价值和理论研究意义。本文将对2023年研究生数学建模竞赛e题k-means聚类进行深入分析和讨论。 二、k-means聚类的原理和算法 1. k-means聚类的原理 k-means聚类是一种基于样本的无监督学习方法，其原理是将n个样本分成k个簇，使得每个样本点都属于离它最近的均值所对应的簇。具体而言，k-means聚类的目标是最小化簇内点与簇中心的距离的平方和，即最小化目标函数： \[J = \sum_{i=1}^{k}\sum_{x∈C_i}||x-μ_i||^2\] 其中，μ_i是第i个簇的均值向量，C_i是第i个簇的样本集合。 2. k-means聚类的算法 k-means聚类的算法主要包括以下几个步骤： 1）初始化簇中心：随机选择k个样本点作为初始的簇中心。 2）分配样本点：对每个样本点，计算其与各个簇中心的距离，并将其

分配到离它最近的簇中心所对应的簇。 3）更新簇中心：对每个簇，重新计算其均值向量作为新的簇中心。4）重复步骤2和步骤3，直至簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 三、k-means聚类的应用领域 k-means聚类作为一种简单而有效的聚类方法，在各个领域中都有着 广泛的应用，主要包括但不限于以下几个方面： 1. 图像分割：将图像中相似的像素点聚类到同一簇，从而实现图像的 分割和分析。 2. 文本聚类：将文本数据按照其语义和主题进行聚类分析，用于信息 检索和文本分类。 3. 生物信息学：基因序列、蛋白质结构等生物学数据的聚类分析。 4. 社交网络分析：对社交网络中的用户行为、关系等进行聚类研究， 挖掘其中的规律和特征。 四、k-means聚类的改进 虽然k-means聚类方法具有简单、直观、易于实现的特点，但也存在一些问题，如对初始中心的敏感性、簇的个数需要预先指定等。为了 克服这些问题，研究者们提出了许多改进的方法，主要包括但不限于 以下几种： 1. k-means++：改进了选择初始簇中心的方法，使之更加合理和稳定。 2. 学习型k-means：引入了学习的思想，对簇中心的更新方法进行优

kmeans聚类算法python案例

kmeans聚类算法python案例 以下是一个使用K-means算法进行聚类的Python案例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据（2个簇） np.random.seed(0) n_samples = 1000 X = np.random.randn(n_samples, 2) # 使用K-means算法进行聚类 n_clusters = 2 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) kmeans.fit(X) y_pred = kmeans.predict(X) centroids = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.title("K-means Clustering") plt.show() ``` 在这个案例中，我们使用`numpy`库生成了一个包含1000个样

本的数据集，每个样本有两个特征。然后，我们使用`scikit-learn`库的`KMeans`模型对数据进行聚类。聚类的簇数设定为2。最后，我们使用`matplotlib`库将聚类结果可视化展示出来，并将聚类中心用红色的"x"标记出来。 运行上述代码，你将会得到一个散点图，其中的散点被分成了两个簇，并且每个簇的中心点用红色的"x"标记出来。

(巩固练习)模块三 数据分类与处理

（巩固练习）模块三数据分类与处理 1. 引言 数据分类和处理是数据科学中的重要环节，它们帮助我们理解和分析数据，并为我们做出合理的决策提供支持。在本文档中，我们将讨论一些常见的数据分类和处理技术，以帮助巩固我们在模块三中学到的知识。 2. 数据分类 数据分类是将数据按照某种准则进行分组或分类的过程。常见的数据分类方法包括无监督学习和监督学习。 2.1 无监督学习 无监督学习是一种不需要预先标记数据的分类方法。它通过发现数据之间的模式和相似性来进行分类。常见的无监督学习算法包括K均值聚类和DBSCAN。

2.1.1 K均值聚类 K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，它将数据分为K个互不重叠的簇。其基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，直到达到稳定状态。 K均值聚类算法的步骤如下： 1. 随机选择K个中心点作为初始簇中心。 2. 将数据点分配到最近的簇中心。 3. 计算每个簇的新中心点。 4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化。 2.1.2 DBSCAN DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为高密度区域和低密度区域。它通过确定每个数据点周围的邻域点来进行分类。如果一个点的邻域点数量超过了阈值，则将其归为高密度区域，否则将其归为低密度区域。 DBSCAN算法的步骤如下： 1. 随机选择一个未分类的数据点。 2. 计算该点周围所有点的距离，并确定其邻域点。 3. 如果该点的邻域点数量超过了阈值，则将其归为高密度区域，并将其邻域点添加到该区域中。 4. 重复步骤2和3，直到所有数据点都被分类。

2.2 监督学习 监督学习是一种需要预先标记数据的分类方法。它通过训 练模型来识别数据中的模式和规律，并对新的未知数据进行分类。常见的监督学习算法包括决策树和支持向量机。 2.2.1 决策树 决策树是一种基于树状结构的分类算法，它通过一系列的 决策节点和叶节点来进行分类。每个决策节点表示一个特征，而每个叶节点表示一个类别。 决策树算法的步骤如下： 1. 选择一个特征作为根节点。 2. 根据该特征的取值将数据分为不同的子集。3. 对于每个子集，重复步骤1和2，直到满足终止条件（例如纯度达到一定阈值或最大深度）。 4. 将最后的子集标记为叶节点，表示一个类别。 2.2.2 支持向量机 支持向量机是一种基于超平面的分类算法，它通过找到最 优的超平面来进行分类。它能够处理非线性可分的数据，通过引入核函数，将低维空间的数据映射到高维空间中进行线性分割。

机器学习与人工智能(聚类分析)习题与答案

一、填空题 1.EM算法中，E代表期望，M代表（）。 正确答案：最大化 2.无监督学习中除了聚类，另一种是（）。 正确答案：建模 3.我们将一个数据可以属于多个类（概率）的聚类称作（）。 正确答案：软聚类 二、判断题 1.聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。 正确答案：× 解析：聚类算法中的谱聚类算法是一种扁平算法。 2.两个向量之间的余弦距离等于1减这两个向量的余弦相似度。 正确答案：√ 3.K-均值++算法能够克服最远点不能处理离群值的问题。 正确答案：√ 4.K-means和EM聚类之间的主要区别之一是EM聚类是一种“软”聚类算法。正确答案：√ 5.监督学习的训练集时有标签的数据。 正确答案：√ 6.在文本聚类中，欧氏距离是比较适合的。 正确答案：× 三、单选题 1.以下哪些方法可以确定K-均值算法已经收敛？（） A.划分不再改变

B.聚类中心不再改变 C.固定次数的迭代 D.以上三种均是 正确答案：D 2.以下哪些算法可以处理非高斯数据？（） A.K-means算法 B.EM算法 C.谱聚类算法 D.以上三种算法都可以 正确答案：C 四、多选题 1、无监督学习可以应用于哪些方面？（） A.图像压缩 B.生物信息学：学习基因组 C.客户细分（即分组） D.学习没有任何标签的聚类/群组 正确答案：A、B、C、D 2、以下哪些选项是K-均值聚类面临的问题？（） A.K的选择具有挑战性 B.硬聚类并不总是正确的 C.贪婪算法存在的问题 D.关于数据的球形假设（到聚类中心的距离） 正确答案：A、B、C、D 3、聚类可以应用于哪些方面？（）

A.基因表达数据的研究 B.面部聚类 C.搜索结果聚类 D.新闻搜索 正确答案：A、B、C、D 4、在K-均值算法中，以下哪些方法可以用于随机种子的选择？（） A.随机选择数据作为中心 B.空间中的随机位置作为中心 C.尝试多个初始起点 D.使用另一个聚类方法的结果进行初始化 正确答案：A、B、C、D 5、EM算法可以应用于以下哪些方面？（） A.学习贝叶斯网络的概率 B.EM-聚类 C.训练HMM D.学习微信好友网络 正确答案：A、B、C、D

kmeans聚类算法与熵聚类算法

K-means聚类算法与熵聚类算法是机器学习和数据挖掘领域常用的无监督学习方法。它们都是通过对数据进行分组来寻找数据内在的结构和模式。 一、 K-means聚类算法的原理和流程 1.1 K-means算法的原理 K-means聚类算法是一种基于中心点的聚类算法。它的基本思想是将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点与该簇的中心点具有最小的距离，而不同簇之间的数据点的距离较大。K-means算法的目标是最小化簇内数据点与其对应中心点之间的距离之和。 1.2 K-means算法的流程 K-means算法的流程大致可以分为以下几步： （1）初始化K个中心点，可以随机选择数据集中的K个样本作为中心点； （2）对每个样本，计算其与K个中心点的距离，并将其归类到距离最近的簇中； （3）更新每个簇的中心点，将其设置为该簇内所有样本的平均值；（4）重复步骤（2）和（3），直到簇内数据点的分配不再发生变化或达到预设的迭代次数。 1.3 K-means算法的优缺点 K-means算法的优点包括简单易实现、计算效率高等。但其也存在一

些缺点，例如K值需事先确定、对初始中心点敏感等。 二、熵聚类算法的原理和流程 2.1 熵聚类算法的原理 熵聚类算法是一种基于信息论的聚类方法。其基本思想是通过最小化簇内数据点的信息熵来进行聚类。熵聚类算法可以分为两种：簇内熵最小化算法和簇间熵最大化算法。 2.2 簇内熵最小化算法 簇内熵最小化算法的目标是使得每个簇内的数据点相似度较高，即簇内的数据点之间的差异较小。这可以通过最小化每个簇的熵来实现。 2.3 簇间熵最大化算法 簇间熵最大化算法的目标是使得不同簇之间的差异较大，即簇之间的数据点之间的差异较大。这可以通过最大化不同簇之间的信息熵来实现。 2.4 熵聚类算法的流程 熵聚类算法的流程主要包括以下几步： （1）计算簇内每个数据点的信息熵； （2）将数据点归类到信息熵最小的簇中； （3）重复步骤（1）和（2），直到满足停止条件。

聚类方法及原理介绍

将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个簇的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在许多应用中，可以将一个簇中的数据对象作为一个整体来对待。 目前在文献中存在大量的聚类算法。算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。假设聚类分析备用作描绘或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能提醒的结果。 大体上，主要的聚类技术可以划分为如下几类： 给定一个个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据的k个划分，每个划分表示一个聚簇，并且k 〔i〕每个组至少包含一个对象； 〔ii〕每个对象必须属于且只属于一个组。 给定要构建的划分数目k，划分方法首先创立一个初始划分。然后采用一种迭代的重定位技术，尝试通过对象在划分间挪动来改进划分。一个好的划分的一般准那么是：在同一类中的对象之间尽可能“接近〞或相关，而不同类中的对象之间尽可能“远离〞或不同。还有许多其它划分质量评判准那么。 为了到达全局最优，基于划分的聚类会要求穷举三所有可能的划分。实际上，绝大多数应用采用了以下两个比较流行的启发式方法： 〔1〕聚于质心的技术: k-平均方法 k-平均算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值〔被看作簇的重心〕来进展。 k-平均算法的处理流程如下。首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的间隔，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，直到准那么函数收敛。通常采用平方误 差准那么，其定义如下：〔2-1〕 这里的E是数据库中所有对象的平方误差的总和，p是空间的点，表示给定的数据对象，mi是簇Ci的平均值〔p 和mi都是多维的〕。这个准那么是使图生成的结果簇尽可能的紧凑和独立。 例1 假设有一个分布在空间中的对象集合，如图2－1所示。给定k=3，即要求将这些对象聚类为三个簇。根据k-平均算法，我们任意选择三个对象作为初始簇的中心，簇中心在图中用“＋〞来标示。根据与簇中心的间隔，每个对象分配给离其最近的一个簇。这样分布形成如图a中所绘的图形。 这样的分组会改变聚类的中心，也就是说，每个聚类的平均值会根据类中的对象重新计算。根据这些新的聚类中心，对象被重新分配到各个类中。这样重新分配形成了图b中描绘的轮廓。 以上的过程重复产生了图c的情况。最后，当没有对象重新分配发生时，处理过程完毕，聚类的结果被返回。

数据挖掘考试题目——聚类

、填空题 标为 度主要借助 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于 答案: 1、核心点边界点噪声点 2、 2 O(n 2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差 (SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离(K-距离) 10、非监督 数据挖掘考试题 目 聚类 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为： 2、DBSCA算法在最坏的情况下，时间复杂度是、空间复杂度是 3、DBSCA算法的优点是 4、DBSCA算法的缺点是处理的数据效果不好。 5、DBSCA算法的参数有: 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类: ，它常采用的指 7、簇的有效性的监督度量通常称为，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程 9、DBSCA算法的参数确定的基本方法是观察的特性。 技术。

二、选择题 1、DBSCAI算法的过程是（B）。 删除噪声点。 每组连通的核心点形成一个簇。 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 为距离在Eps 之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAI在最坏的情况下的时间复杂度度为（C)。 A O(m) B O(mlogm) C O(m D O(logm) 3、在基本DBSCAN勺参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数 B)。 A Eps B MinPts 质心边界 4、当采用K-距离的方法选择DBSCAN勺Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则 小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为（A）。 A 噪声核心簇边界簇以上都不对 5、如果处理以下形状的数据时，适宜采用DBSCAN勺是(B) A 球形 B SS 椭球形方形 6、DBSCAI之所以难以有效处理高维数据, 其主要原因是（D)

数据挖掘试卷-题集

数据挖掘复习题集1. 名词解释及简答 数据矩阵 闭频繁项集， 极大频繁项集 四分位数极差 聚类分析 聚类算法DBSCAN中的密度可达与密度相连 简述数据清理的任务 简述k-means聚类与k-中心点聚类的相似与不同之处 2. 填空题 （1）计算sin(45o)的Matlab命令是 （2）假设x=10，计算的Matlab命令是 （3）Matlab中清除显示内容的命令是 （4）Matlab中清除变量y的命令是 （5）Matlab中有矩阵a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]，执行a(2,:)=[]后，a的值为。 （6）Matlab中绘制曲线的基本命令是。 （7）数据质量涉及许多因素，包括，，，时效性，可信性和可解释性。 （8）属性的类型由该属性可能具有的值的集合决定，属性类型包括，，序数的或数值的。（9）KDD 过程包括：, 数据集成, 数据选择, 数据变换, 数据挖掘, 模式评估, 和。（10）一个模式是有趣的，如果它是, 在某种程度上在新的或测试数据上是有效的, , 新颖的, 或验证了用户希望证实的某种假设。 （11）数据对象又称为样本、、数据点、或。 （12）数值属性可以被分为属性和属性

（13） 常见的数据的可视化技术有基于 的技术，几何投影技术，基于 的技术以及层次的和基于图形 的技术。 （14） 支持度和 是规则兴趣度的两种度量。 3. 选择题： 1) Matlab 中，执行a=-4:4；b=reshape(a,3,3)后b 的值是（）。 2) 在 MATLAB 中，列出当前 工作空间变量名的函数是 (A) who(s) (B) clc (C)path (D) draw 3) 已知462837A ⎡⎤ ⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ，则在MATLAB 中调用命令A(3)的结果为 (A)3 (B)2 (C) 无结果 (D)7 4) MATLAB 对图形窗口进行灵活分割的命令为 (A) plot (B) subplot (C) aplot (D) ploval 5) [3 6 3]A =，[2 1 1]B =，则A . *B= (A) 运算不执行，因有错 (B)6 83 (C) 5 74 (D) 6 6 3 6) MATLAB 中保持图形窗口不关闭的命令为 (A) alter (B) hold on (C) hold off (D) cd 7) MATLAB 中a=[2,3,1]，则b=a .^2的结果为 (A) b=[4,6,1](B)b=[4,9,1] (C)b=[4,6,2] (D) 执行出错，无结果 8) MATLAB 中给变量w 赋空矩阵的语句为 (A)w=zeros() (B)w=[] (C)w=zeros(0,0) (D) clear w

(完整word版)数据挖掘第三版第十章课后习题答案(word文档良心出品)0001

10.1简略介绍如下聚类方法：划分方法、层次方法。每种给出两个例子。 (1) 划分方法：给定一个有N个对象的集合，划分方法构造数据的K个分区，每一个 分区表示一个簇，且K

聚类分析例题

聚类分析例题

聚类分析例题

5. 2酿酒葡萄的等级划分 5. 2.1葡萄酒的质量分类 由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。 通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。 在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6, 8L 5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算, 我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。 通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表 7）：

考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5. 2. 2建立模型 在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题, 我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS系统里面的stepdisc和cluster过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。 建立数据阵，具体数学表示为： 「九…Xw X ™ •••••••••( 5. 2 • 1) 乂川…X叽 式中，行向量x严g，…,兀，”)表示第j个样品； 列向量Xj=(X\j，…,x nj y f ,表示第j 项指标。(i=l, 2, —,n; j=l, 2, —m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲号。在此我们用了使用最广范的方法，ward最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2=11疋一疋1|2 /(I/哄+1/耳) (5. 2.2) Ward方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面 几种方法确定类的个数。由适当的阀值确定，此处阀值为q- 根据样本的散点图直观的确定。当样本所含指标只有2个或3个时，可运用散点图直观观察。如果指标超过3个时，可用主成份法先综合指标。 根据统计量确定分类个数。在SAS中，提供了一些来自方差分析思想的统计量近似检验

matlab k-means聚类结果还原-概述说明以及解释

matlab k-means聚类结果还原-概述说明以及解释 1.引言 在概述部分，您可以介绍k-means聚类算法的背景和作用，以及本篇文章的研究重点和目的。以下是一个示例： 1.1 概述 在数据挖掘与机器学习领域，聚类是一种常用的数据分析技术，用于将相似的数据对象划分为不同的组别或簇。其中，k-means聚类算法被广泛应用于众多领域，例如图像处理、生物信息学和市场分析等。 k-means聚类算法将数据集分成k个不重叠的簇，其中每个簇代表一种相似的数据集合。算法通过计算每个数据点与k个聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心，从而实现数据的聚类。 然而，尽管k-means聚类算法在实际应用中表现出色，但在某些情况下，聚类结果可能会失真或难以解释。因此，本文的重点是探讨分析 k-means聚类结果的问题，并提出一种方法来还原k-means聚类结果，以改进算法的准确性和可解释性。 通过还原k-means聚类结果，我们可以更好地理解聚类分析的结果，

从而更精确地解释数据的结构和模式。同时，本文将讨论该方法的局限性，并展望未来在k-means聚类结果还原方面的研究方向。 通过本文的研究，我们期望能够提高k-means聚类算法的应用效果，并为数据挖掘与机器学习领域的研究者和实践者提供有价值的思路和方法。 1.2 文章结构 文章结构部分的内容可以包括以下内容： 文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织结构，以帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑。文章在此部分将简要概述各个章节的内容，为读者提供预览和导引。 2. 正文部分将围绕matlab k-means聚类算法展开，主要分为三个章节。 首先，在第2.1节中，我们将对matlab中的k-means聚类算法进行简要介绍。我们将介绍k-means聚类算法的基本原理和应用领域，并探讨算法的优势和不足之处。此节将帮助读者对k-means聚类算法有一个整体的认识。 接下来，在第2.2节中，我们将分析k-means聚类结果的问题。我们

最全的考试模拟样题-数据分析应用(附答案)经典版

1（50.0 分） 移动公司想结合用户通话行为，推荐相应套餐，或者结合用户现有套餐优化用户套餐，提供个性化套餐，从而对客户进行精准营销，增加客户粘性。为此，移动公司收集了下列数据，移动公司收集到的数据包含下列字段： 变量名称Customer_ID Peak_mins OffPeak_mins Weekend_mins International_mins Total_mins average_mins 变量标签 用户编号 工作日上班时间电话时长工作日下班时间电话时长周末电话时长 国际电话时长 总通话时长 平均每次通话时长 移动用户细分聚类 data- 移动用户细分聚类 .xlsx 请你根据这些客户数据，进行数据的预处理（数据预处理过程中可以根据现有变量构造新变量进行分析），预处理之后选择合适变量进行分析，分析算法自行选择，写出分析思路和过程，通过数据分析对客户进行细分，将客户分为 5 类。并为移动公司提供客户精准营销的相关建议。（请写出分析的流程并刻画最后细分之后的客户的特点和相应的营销建议） 答案解析： 根据题意解读本题可以选用聚类方式对客户进行类别划分，此处采用 Kmeans聚类进行模型假设。 1、对数据进行预处理，数据均为数值型，此项不用处理； 检验数据可知没有缺失值，故此项不用处理； 将数据导入 datehoop 平台进行异常值处理可以看到虽然异常值较多但考虑 到可能是特殊人群，故此项不做处理。聚类对变量相关性影响较为敏感，因此将数据通过 datehoop 平台进行相关性分析结果如下： 从相关矩阵可以看出 Peak_mins 和 Total_mins 相关性显著。此处利用比值法构建新的变量 peak_mins/total_mins ，因为变量之间取值范围差异较大，因此进 行聚类时需要进行标准化（ datehoop 平台可以自动标准化，此处不单独处理）。