数据挖掘关于Kmeans算法的研究(含数据集)

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1、.浙江大学算法研究实验报告数据挖掘题目：K-means..目录一、实验内容………………………………………………………5二、实验目的………………………………………………………7三、实验方法………………………………………………………73.1软、硬件环境说明……………………………………………73.2实验数据说明…………………………………………………7图3-1……………………………………………………………73.3实验参数说明/软件正确性测试……………………………7四、算法描述………………………………………………………9图4-1……………………………………………………………10五

2、、算法实现………………………………………………………115.1主要数据结构描述……………………………………………11图5-1……………………………………………………………115.2核心代码与关键技术说明……………………………………115.3算法流程图……………………………………………………14六、实验结果………………………………………………………156.1实验结果说明…………………………………………………156.2实验结果比较…………………………………………………21七、总结……………………………………………………………23....一、实验内容实现K-means算法，其

3、中该算法介绍如下：k-means算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。输入：聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流程：Step1.从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；Step2.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；Step3.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）Step4.循环Step2到Step3直到每个聚类不再发生变化为止；k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的

4、其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：(1)其中E为数据库中所有对象的均方差之和，p为代表对象的空间中的一个点，mi为聚类Ci的均值(p和mi均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。重点要求：用于聚类的测试级不能仅为单独的一类属性，至少有两种属性值参与聚类。...

5、.一、实验目的通过实现K-means算法，加深对课本上聚类算法的理解，并对数据集做出较高的要求，以期锻炼我们的搜索查找能力。最后自己实现K-means算法，可以加强我们的编程能力。二、实验方法3.1软、硬件环境说明采用win7旗舰版（盗版）系统，用vs2010实现3.2实验数据说明实验数据，源于google的广告关键词推荐页面，在该页面输入关键词，会出现与该关键词相关的一些信息，包括月均搜索量，关键词价值等等，取出来在经过自己处理，就得到了我们需要的实验数据，包括关键词、月均搜索量、竞争力、估价以及关键词排名，包含两种属性。部分数据如下：图3-13.3实验参数说明/软件

6、正确性测试我采用了各种数据对程序进行测试，出现一些数组越界bug，修改后再次测试，无问题，测试通过。....一、算法描述KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。K-Means聚类算法主要分为三个步骤：(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心反复执行(2)、(3)，直到聚类中

7、心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2：(a)未聚类的初始点集(b)随机选取两个点作为聚类中心(c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去(d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心(e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去(f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心..图4-1..一、算法实现5.1主要数据结构描述这里我建造了一个data的结构体，如下：ty