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数据挖掘kmeams算法实现聚类分析

数据挖掘

kmeans

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数据挖掘kmeams算法实现聚类分析，数据源使用sythetic_control_chart.data。实验报告，包含全部代码

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数据挖掘实验报告

班级：姓名：学号：

1. 数据来源描述

本次数据挖掘实验的数据源来自加州大学计算机与信息院，是

用于合成控制图时间序列聚类分析的一组数据。数据集中一共包含

600 组数据，每一组数据都有 60 个分量，也就是数据是 60 维的。数

据一共可以分成 6 个聚类，分别是：

1-100 Normal （正常）

101-200 Cyclic （循环）

201-300 Increasing trend （增加趋势）

301-400 Decreasing trend （减少趋势）

401-500 Upward shift （上升变化）

501-600 Downward shift （下降变化）

2. 数据预处理

由于本数据集的数据维数较多，所以本实验采用了结构体来存

储 60 维的数据，并使用指针来进行对数据的操作，以提高速度。

在数据预处理过程中，首先将数据从 data 文件中读出，后依次存入

结构体数组 dataset[600]中。

3. k-means 聚类算法

　 k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 n 个数据对象

划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象

相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利

用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行

计算的。

　　K-means 算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经

典数据挖掘算法之一。K-means 算法的基本思想是：以空间中 k

个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方

法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

（1）算法思路：

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. 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。

该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中

心的选择和距离公式。

（2）算法步骤：

step.1---初始化距离 K 个聚类的质心（随机产生）

step.2---计算所有数据样本与每个质心的欧氏距离，将数据

样本加入与其欧氏距离最短的那个质心的簇中（记录其数据样本

的编号）

step.3---计算现在每个簇的质心，进行更新，判断新质心是

否与原质心相等，若相等，则迭代结束，若不相等，回到 step2

继续迭代。

4. 数据挖掘实现的源代码

//111060850.cpp KMeans 聚类算法

#include "stdafx.h"

#include<iostream>

#include<math.h>

#include<stdlib.h>

#include<string>

#include<fstream>

#include<time.h>

using namespace std;

const int N=36000; //数据个数

const int D=60; //数据维度

struct DataSet{ //用来存储数据的结构体

double arg[D];

};

const int K=6; //集合个数

int *CenterIndex; //质心索引集合

//struct DataSet *Center; //质心集合

//struct DataSet *CenterCopy[];

DataSet Center[K]; //保存现在的质心

DataSet CenterCopy[K]; //保存上一次迭代中的质心

//double *DataSet;

int Cluster[6][N/D]; //保存每个簇包含的数据的索引值

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