基于划分方法的聚类分析.doc

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1、南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期2011.6.10指导教师闫雷鸣专业软工（动画）年级2008班次（1）班姓名王圆媛学号20082358002得分一、实验目的（1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。（2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。（3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。（4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。二、实验准备：Bank-data三、实验要求：用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进

2、行聚类分析四、实验内容：4.1相关知识聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。K均值聚类方法的步骤如下。（1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。（2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；（3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为

3、各簇新的簇中心。重复（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。Weka中列出了很多聚类算法。对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。C

4、obweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。FarthestFirst实现Hochbaum和Shmoys远端优先遍历算法。MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态分布。4.2实验操作（1）在开始程序（或者桌面图标）中找到WEKA3.6.2，单击即可启动WEKA，启动WEKA时会发现首先出现的一个命令提示符。接着将出现如下WekaGUIChooser界面。（2）选择GUIChooser中的探索者（Explorer）

5、用户界面。点击预处理（Preprocess）功能按钮的，Openfile，选择其中的“bank-data”数据作关联规则的分析。打开“bank-data.csv”，可以看到“Currentrelation”、“Attributes”“Selectedattribute”三个区域。（3）对于原始数据“bank-data.csv”的预处，删去属性“id”，保存为ARFF格式后，修改属性“children”为分类型。这样得到的数据文件为“bank.arff”，含600条实例。（4）用“Explorer”打开刚才得到的“bank.arff”，并切换到“Cluster”选项

6、卡。点击“Choose”在随后打开的层级式菜单中的选择“SimpleKMeans”，这是WEKA中实现K均值的算法。点击旁边的文本框，修改“numClusters”为6，说明我们希望把这600条实例聚成6类，即K=6。下面的“seed”参数是要设置一个随机种子，依此产生一个随机数，用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置，先设定为10。（7）选中“ClusterMode”的“Usetrainingset”，点击“Start”按钮，观察右边“Clustereroutput”给出的聚类结果。也可以在左下角“Resultlist”中这次产生的结果上点右键，“Vi

7、ewinseparatewindow”在新窗口中浏览结果。（8）实验结果：结果中有这么一行字样：Withinclustersumofsquarederrors:1604.7416683433223这是评价聚类好坏的标准，数值越小说明同一簇实例之间的距离越小。“seed”参数的变化，导致得到的这个数值也发生变化。通过多尝试变化seed值，并取使得数值最小的seed值。接下来“Clustercentroids:”之后列出了各个簇中心的位置。对于数值型的属性，簇中心就是它的均值（Mean）；分类型的就是它的众数（Mode），也就是说这个属性上取值为众数值的实例最多。对于

8、数值型的属