利用两类数据进行kmean聚类

可以使用混合数据类型的k-means算法。该算法可以同时处理连续型数值型数据和分类型数据。具体方法是将分类型数据转换为虚拟变量，然后将其与数值型数据一起输入k-means算法进行聚类分析。虚拟变量是指将分类型变量转换为二进制变量，其中每个变量表示分类变量的一个水平。例如，如果您的分类变量是颜色，包含三个水平：红色，蓝色和绿色。因此，您将创建三个虚拟变量，其中每个变量表示相应的颜色水平。然后，将这些虚拟变量与数值型数据一起输入k-means算法进行聚类分析。

相关问题

kmean聚类matlab

在MATLAB中，可以使用自带的kmeans函数进行k-means聚类。首先，使用kmeans函数将数据分成指定数量的簇，例如cluster_num=3，即将数据分成3个簇。然后，可以使用unique函数找出分类出的个数，并使用cell数组存储每个簇中的数据索引。接下来，遍历每个簇，获取对应的数据并使用scatter函数绘制散点图表示每个簇的数据。同时，可以使用plot函数绘制簇的中心点。最后，可以计算轮廓系数（SC）来评估聚类效果。轮廓系数可以使用mean函数计算silhouette函数返回的值。整个过程的代码示例如下：

cluster_num=3; %自定义分类数
[index_km,center_km]=kmeans(data,cluster_num); %MATLAB自带kmeans函数

a=unique(index_km); %找出分类出的个数
C=cell(1,length(a));
for i=1:length(a)
    C(1,i)={find(index_km==a(i))};
end

figure
subplot(2,1,2)
for j=1:cluster_num
    data_get=data(C{1,j},:);
    scatter(data_get(:,1),data_get(:,2),100,'filled','MarkerFaceAlpha',.6,'MarkerEdgeAlpha',.9);
    hold on
end
plot(center_km(:,1),center_km(:,2),'kd','LineWidth',2);
hold on
sc_k=mean(silhouette(data,index_km));
title_str1=['MATLAB自带kmeans函数',' 聚类数为：',num2str(cluster_num),' SC轮廓系数:',num2str(sc_k)];
title(title_str1);

可以在MATLAB中运行以上代码来进行k-means聚类，并可视化聚类结果。

此外，您还可以参考GitHub的一个示例代码，链接如下：[https://github.com/Qyokizzzz/AI-Algorithm/tree/master/K-means](https://github.com/Qyokizzzz/AI-Algorithm/tree/master/K-means) 。

另外，您还可以通过分析数据，选择最佳的k值进行聚类。例如，可以加载fisheriris数据集，并使用其meas的前两个维度来进行聚类。以下是一个示例脚本：

load fisheriris
data = normalization(meas);
[idx,C,~ = Kmeans(data(:,1:2),3,0,5000);
figure
gscatter(data(:,1),data(:,2),idx,'bgm')
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'kx')
legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','ClusterCentroid')

上述代码将fisheriris数据集进行了归一化处理，并使用Kmeans函数将数据聚类成3个簇。通过gscatter函数绘制散点图表示不同簇的数据，并使用plot函数绘制簇的中心点。

最后，您还可以编写一个计算"有序属性"距离的函数来计算样本点之间的闵可夫斯基距离。例如，可以使用cal_dist函数计算两个样本点之间的欧氏距离或曼哈顿距离。以下是一个示例代码：

function dist = cal_dist(X,p)
    dim = size(X);
    sum = 0;
    for i = 1:dim(2)
        sum = sum + abs(X(1,i)-X(2,i))^p;
    end
    dist = sum^(1/p);
end

该函数可以根据指定的p值计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离，其中p=2为欧氏距离，p=1为曼哈顿距离。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

Scala 调用Kmean聚类的包

Scala中有多个库可以用来进行Kmean聚类操作。以下是其中一些常用库的介绍和使用方法：

1. Breeze
Breeze是一个Scala库，提供了一组基础数学库和机器学习工具。其中包括Kmeans聚类。使用Breeze进行Kmeans聚类的示例代码如下：

import breeze.linalg.{DenseMatrix, DenseVector}
import breeze.numerics.{pow, sqrt}
import breeze.stats.mean

def kMeans(data: DenseMatrix[Double], k: Int, maxIterations: Int = 100): DenseVector[Int] = {
  val n = data.rows
  val d = data.cols
  val centers = DenseMatrix.rand(k, d)
  var iteration = 0
  var centroids = centers.copy
  var assignment = DenseVector.zeros[Int](n)

  while (iteration < maxIterations) {
    // Assign points to nearest cluster
    for (i <- 0 until n) {
      val distances = (0 until k).map(j => sqrt(pow(data(i, ::) - centroids(j,::), 2).sum))
      assignment(i) = distances.zipWithIndex.min._2
    }
  
    // Update centroids
    for (j <- 0 until k) {
      val points = data(assignment.findAll(_ == j), ::)
      centroids(j, ::) := mean(points, Axis._0).t
    }
    
    iteration += 1
  }

  assignment
}

使用示例：

import breeze.linalg._

// Generate some random data
val data = DenseMatrix.rand(100, 2)

// Cluster data into 5 clusters
val labels = kMeans(data, 5)

2. Smile
Smile是一个Scala和Java的机器学习库，提供了多种聚类算法，包括Kmeans和Kmeans++。使用Smile进行Kmeans聚类的示例代码如下：

import smile.clustering._
import smile.data._

// Load data from file
val data = Read.csv("data.csv")
val x = data.toArray

// Perform Kmeans clustering with 5 clusters
val kmeans = new KMeans(x, 5)
val labels = kmeans.getClusterLabel

以上是两个常用的Scala库，可以用来进行Kmeans聚类操作。使用时可以根据自己的需要选择合适的库。