基于划分的聚类算法例题

文献阅读报告

课程名称： 《模式识别》 课程编号：

题目: 基于划分的聚类算法

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成 绩: 任课教师:

评阅日期:

基于划分的聚类算法

2016-11-20

摘 要:

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于

划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。

关键字： 数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法

Partitional clustering algorithms

Abstract: Clustering analy

独创性声明

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论文题目： 作者签名：

日期： 年 月 日

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论文题目：

学生签名： 日期： 年 月 日

导师签名： 日期： 年 月 日

I

中山纪念中学信息学奥林匹克算法设计题选

算法设计题选

（一）、算法设计：

一、筛选法

1：求1—100间的所有素数。

分析：用筛选法，先把2—100的数存到一个数组中，然后先把2的所有倍数删除掉（即让此数变为0），再删3的倍数，继续往上就是5的倍数，7的倍数??，最后，剩下的数(即数组中不为0的数)就是素数。 Var n:array[2..100] of integer; I,j,k:integer; Begin For I:=2 to 100 do n[I]:=I; I:=2; Repeat J:=1; Repeat J:=j+1; K:=I*j; if n[k]>0 then N[k]:=0; Until (j+1)*i>100; Repeat i:=i+1; until (n[i]>0) or (i>50); Until i>50; for i:=2 to 100 do if n[i]>0 then write(n[i]:4); end. 另外，该题也可利用集合来做，同样用筛选法： var

1.聚类定义

“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一

些相似的属性” ——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对

象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。” ——百度百科

说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:

1) 数据准备:包括特征标准化和降维.

2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.

3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.

4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的

第22卷　第6期2004年11月

文章编号:1671-5896(2004)06-0643-05

吉林大学学报(信息科学版)

JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)Vol.22　No.6

Nov.2004

基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法

张运凯1,王方伟1,戴敬书2,黄文艳3,陈艳红4

(1.河北师范大学网络中心,河北石家庄050016;2.河北电视台新闻中心,河北石家庄050031;3.河北师范大学数学与信息学院,河北石家庄050016;4.秦皇岛外国语职业学院,河北秦皇岛066311)

摘要:针对目前综合评价技术存在的主旨不相协调、忽略了简洁性与有效性问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法,该算法有针对性地克服了原有评价算法的缺陷,具有较好的实用性,最后通过实际数据对该算法的有效性进行了验证。关键词:模糊聚类;信息熵;综合评价中图分类号:TP312　　　文献标识码:A

Newcomprehensiveevaluationalgorithmbasedonfuzzy

clusteringandinformationentropy

ZHANGYun-kai1,WAN

几种聚类的算法 安世亚太研究院 2012-12-5 作者: 张晓燕 几种聚类的算法 目录 1.1 1.2 谱聚类 ........................................................................................................... 2 增量谱聚类 .................................................................................................... 2 一、 增量谱聚类........................................................................................................ 2 二． AFFINITY PROPAGATION 聚类算法 .............................................................................. 5 2.1 AFFINITY PROPA

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@

Journal of Software, Vol.19, No.6, June 2008, pp.1283 1300 DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01283 Tel/Fax: +86-10-62562563 © 2008 by Journal of Software. All rights reserved.

基于多重分形的聚类层次优化算法

闫光辉1,2+, 李战怀1, 党建武2

12

(西北工业大学 计算机学院,陕西 西安 710072)

(兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070)

Finding Natural Cluster Hierarchies Based on MultiFractal

YAN Guang-Hui1,2+, LI Zhan-Huai1, DANG Jian-Wu2

12

(School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

(School of Informat

本科毕业设计论文

题目：基于R语言的多种聚类算法演示平台开发

作者姓名 徐天宇 指导教师 陈晋音教授 专业班级 自动化1104 学 院 信息工程学院

提交日期 2015年5月28日

浙江工业大学本科毕业设计论文

基于R语言的多种聚类算法演示平台开发

作者姓名：徐天宇 指导教师：陈晋音副教授

浙江工业大学信息工程学院

2015年6月

Dissertation Submitted to Zhejiang University of Technology

for the Degree of Bachelor

Clustering Algorithms Demonstration Platform based

on Rstudio

Student: Tianyu Xu Advisor: Jinyin Chen

College of Information Engineering Zhejiang University of Technology

June 2015

浙 江 工 业 大 学

本科生毕业设计（论文、创作）任务书

专 业__

各种聚类算法及改进算法的研究

作者：王安志 李明东 李 超 时间：2009-3-3 10:59:00 来源：论文天下论文网

论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析

论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。

1 引言

随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据

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dataset=load('F:\\experience1.mat'); center1=[1 1 1;-1 1 -1]; center2=[0 0 0;1 1 -1]; center3=[0 0 0;1 1 1;-1 0 2];

center4=[-0.1 0 0.1;0 -0.1 0.1;-0.1 -0.1 0.1]; %%%%%%%%kmeans [k_class1,C1,sumd1,D1]=kmeans(dataset.data,2,'start',center1); one1=dataset.data(find(k_class1==1),:); second1=dataset.data(find(k_class1==2),:); scatter3(one1(:,1),one1(:,2),one1(:,3),'*','r') hold on

scatter3(second1(:,1),second1(:,2),second1(:,3),'o','g') hold off

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