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聚类分析算法java代码

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聚类分析MATLAB代码的方法和具体调试过程？聚类效果取决于两个因素:1 。距离测量2，聚类算法(算法)聚类-，-0/，又称fast 聚类 ， 在最小化误差函数的基础上，将数据划分为预定数量的类K 。

1、四 分析题1假设:给定如下要进行 聚类的对象:{2,4,10,12,3,20,30,11...本题要求聚类 分析，即将给定的对象分成几类 。这里有一个可能的办法:首先你可以画出每个物体的散点图，也就是把每个物体表示为坐标系中的一个点 。通过观察可以发现，这些点大致分为三簇 。然后可以使用聚类 算法将这些点分成三个集群 。常见的聚类 算法有K-means 聚类，层次结构聚类，等等 。这里我们用K-means 聚类 。具体可采用以下步骤:a .随机选取三点作为初始聚类中心 。

C.计算每个簇的中心，并将其作为新的聚类中心 。重复步骤b和c，直到聚类 center不变或达到规定的迭代次数 。e最后得到三个聚类，分别是{2，4}、{10，11 ， 12}和{20，25，30} 。最后，对每个聚类进行平均 ， 得到三个代表的理论要点 。这三个点可以作为三个聚类的中心，重新运行聚类 算法得到更好的结果 。需要注意的是聚类 分析是一种监督学习的方法，需要预先划分若干个聚类 ， 以及每个聚类的代表点 。

2、用WEKA做 聚类 分析,得到 聚类结果后,如何取得每个样本的数据ClusterEvaluationevalnewClusterEvaluation()；eval.setClusterer(公里)；eval . evaluateclusterer(ins)；//* *该语句获取每个记录所属的clusterer**/double1 。打开R软件，输入数据，生成距离结构 。假设样本数据为1，15 。Input代码:xc (1 ， 15)；dim(x)c(7，1)；Ddist(x)其中x是生成向量 ， dim表示定义向量的维数 ， dist表示生成距离矩阵 。2.生成系统聚类 。Enter代码:hc1clust (d，单)；hc2hclust(d，完整)；HC 3c lust(d，

【聚类分析算法java代码】平均)；其中 ， hclust表示system 聚类的计算函数 ， single、complete、median和average分别表示最短距离法、最长距离法、中间距离法和类平均法 。3.画聚类图 。Plot函数用于绘制用最短距离法计算的聚类图 。代码:地块(hc1) 4 。为了比较每种聚类方法的效果 ， 可以在一个图上画出不同方法的图形 。

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