初始聚类中心
此表可以看出，选择工作的人有41人。他们来自不同的性别，专业，他们的第一份工作时间，获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点，期望工资也都各有差异。我们将对这些数据进行聚类分析。
一、K-Means聚类分析
表一展示了3个类的初始中心的情况。3个初始类中心点，数据分别是（1，3，4，1，1，2）（0，3，2，4，4，2）（1，1，1，1，4，4）
得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为亲友介绍，工作单位性质为国企，工作地点为经济发达的大型城市，期望工资为800~1500元；二类性别为男，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为中小企业，期望工资为800~1500元；三类性别
为女，第一份工作时间为半年以内，获取招聘信息途径为网站，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓，期望工资为2500元以上。
此表展示了3个类中心每次迭代的偏移情况。由表知道，第三次迭代后，3个类的中心偏移均小于判定标准（0.02）。
表四：
此表展示了3个类的最终类中心的情况。3个最终类中心数据分别是（1，3，3，1，1，3）（1，3，2，4，2，3）（1，2，2，1，4，3）。
得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为专场招聘会，工作单位性质为政府机关及事业单位，工作地点为经济发达的大型城市，期望工资为1500~2500元；二类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，
获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为中小企业，期望工资为1500~2500元；三类性别为女，第一份工作时间为半年到一年，获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓，期望工资为1500~2500元。
此表展示了三个类的成员情况，第一类有24人，第二类有13人，第三人有4个人，
在此表中可以看出性别，第一份工作时间，工资期望在3类中没有显著性，但获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点在3类中的差异是显著的。
二、层次聚类分析
图一：
Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
六 6 -+-+
二十六 26 -+ +---+
二十二 22 ---+ +---+
十四 14 ---+-+ | |
三十一 31 ---+ +-+ +---+
一 1 -----+ | |
十八 18 ---+-------+ +---+
二十 20 ---+ | |
十五 15 ---------------+ |
三十三 33 ---+-+ |
三十四 34 ---+ +-----+ +-----------+
四 4 -----+ +---+ | |
十 10 ---+-+ | | | |
二十五 25 ---+ +-----+ | | |
五 5 -----+ +---+ |
三十九 39 ---+-+ | +-------------+ 四十一 41 ---+ +-------+ | | | 二十九 29 -----+ +-+ | |
三 3 -------------+ | |
三十二 32 ---------------+-------+ | | 三十五 35 ---------------+ +-------+ | 十二 12 ---+-------------+ | | 二十七 27 ---+ +-----+ +---+ 十一 11 -------+ | | | 二十一 21 -------+---------+ | |
二 2 -------+ | |
三十六 36 ---+-------------+ | | 三十七 37 ---+ +-----------+ | | 二十四 24 -----------------+ | | | 十六 16 -------+---+ +---------------+ | 十九 19 -------+ +-------+ | |
九 9 -----------+ | | |
七 7 ---+-+ +---------+ |
三十八 38 ---+ +-------+ | |
十三 13 -----+ +-----+ |
二十八 28 -------+-----+ |
三十 30 -------+ |
十七 17 -----------+-------------+ |
二十三 23 -----------+ +-----------------------+
八 8 -------------------+-----+
四十 40 -------------------+
在图一中，树形图以躺倒树的形式展现了聚类分析中的每次合并的情况，SPSS自动将各类间的距离映射到0~25之间，并将聚类过程近似地表示在图上。由图可知，6号与26号最近，慢慢聚类的距离越来越大，最后所有的个体聚成一类，此时类间的距离已经非常大了。树形图仅仅是粗略地将展现聚类分析的过程。我们该借助凝聚状态表。
此表为该分析的层次聚类分析中的凝聚表，在第一列中可以看到分了40步的聚类，第四列是个体距离或小类距离，可以看出六号样本和26号样本的距离0，该小类在第九步与22号又聚类，这样一直聚类下去，第40步完成可形成一个大类。
图二是一幅纵向显示的冰挂图。观察此图可知，当聚成40类，6号和26号一类，其余，各自一类，当聚20类时，36和37一类，16和19一类，30和28一类，13，38，7一类，12和27一类，2，11，21一类，5，10，25一类，4，33，34一类，29，39，41一类，18，20一类，6，26，22一类，1，14，31一类，其余，各一类。
由表七可知，当聚成3类时，有26个人可以聚为第一类，11个人可以聚为第二类，4个人可以聚为第三类，当聚成2类时，37人聚为第一类，4人聚为第二类。
通过两种方法的聚类分析，可以看出聚类分为三类，都希望工资为1500~2500元，工作单位性质为国企的为最多，大部分都愿意留在经济发达的大型城市，获取招聘信息途径多为大型招聘会和专场招聘会，可以看出，我们国家的国企业单位应该多给我们应届生一些就业的机会，对期望的工资也不是很高，大四学生希望通过大型招聘会和专场招聘会获取信息，各大城市也应该尽量为应届生多准备些这样的招聘会，提高应届生的就业率。
物联网大数据聚类分析方法和技术探讨
物联网大数据聚类分析方法和技术探讨 发表时间：2019-09-11T15:11:03.983Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：吴政[导读] 摘要：文章先分析了物联网关键技术以及数据发现等相关技术，随后介绍了聚类分析方法，包括关键算法和技术流程，希望能给相关人士提供有效参考。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510220 摘要：文章先分析了物联网关键技术以及数据发现等相关技术，随后介绍了聚类分析方法，包括关键算法和技术流程，希望能给相关人士提供有效参考。 关键词：物联网；大数据；聚类分析 引言：物联网感知层中的无线射频技术是无线通信技术，具有准确识别目标物的功能。在RFID技术不断发展的背景下，其在制造业和电商行业中发挥了巨大的作用，随着数据复杂度的提高，和数据量的扩大，需要对数据存储和数据处理技术进行创新研究，促进大数据技术架构优化设计。 一、物联网关键技术分析 物联网其实是指通过信息传感相关红外感应器、定位系统和激光扫描器，在射频识别条件下将待测物体和网络之间进行有效连接，从而实现全方位物体识别、定位、跟踪管理和全过程监控等功能。物联网的诞生进一步改变了原有的识别技术，对现代化信息改革具有重要的促进作用。随着时代的发展，社会中的多个领域也逐渐将注意力转移到物联网领域当中。物联网相关技术包括以下三种：第一是数据处理和现代通信。现代通信是物联网基础支持，其中具有代表性的是无线智能网络。结合宽带通信的帮助，大部分领域都开始创建多媒体通信，同时相关技术也呈现出不断发展的趋势。第二是智能终端，这部分是物联网整个网络中的核心内容，其中包括智能电话和智能型PDA，可以利用传感器精确采集信息，全面识别判断各种图像。第三是信息安全。将物联网有效应用到各个领域当中，需要进一步确保信息安全，为此需要合理使用相应的加密方法对各种实时访问进行全面监控，进行系统化的安全管理和访问。对于当下的物联网而言，只有的网络状态下才能对各种物体进行准确识别。 二、数据发现 模式识别即利用逻辑关系、文字、数值等内容表征事物现象的信息，实施识别、分析和处理的过程。模式识别也可以称作模式分类，具体包括无监督和监督模式识别，两种模式之间的差异时样本类型已知状态。其中的监督模式是在已知样本类型的基础上进行识别，而无监督则是在不知道样本类型的基础上进行识别。通过计算机识别的目标可以是抽象的也可以是具体的，具体的包括图像、声音、文字等内容，而抽象的包括程度和状态等内容，模式信息即把识别对象和数字信息清除区分开来，这种技术涉及范围较广，包括人工智能、数据库、统计学等内容，是各种技术的综合。在数据挖掘中，模式发现是其中的核心内容，数据挖掘相关任务包括分类、关联、聚类等形式。数据库相关知识模式发现流程如图1所示： 在处理RFID相关事件时，应该先详细解析事件定义，随后根据事件流中各种事件的定义关系，对已形成的模式关系实施定义分析，随后按照事件之间的对应关系实施量化，在量化后距离基础上实施聚类分析。该部分定义中，先对事件进行解析，将其转化为原子事件，随后对其定义，在已经完成定义的原子实践基础上，再对现实事件中的各种关系进行定义，同时分析交易事件中的属性量化指标。原子事件即将事件定义成一个，包括事件标识符ID，也是唯一的标记；DOMAIN是交易事件中问题域实际位置；ALIAS是事件名称，和命名事件相关的一种名称；TYPE是事件种类，和问题域具有一定联系，可以是相关研发人员进行自定义操作，同时也可以是系统自带；TIME是事件出现时间；STIMULATION是激发事件的基础条件，比如快递运输中的某一物品被RFID读取后，证明该物品处于被签收状态，其中的激发因素便是被签收，如果没有被RFID识别器解读，证明该物品尚未发出，也不会出现任何事情。LAOCATION是指事件出现的位置，和事件相关性具有一定联系。 三、聚类分析技术方法 （一）关键算法 第一是平均算法，这种算法从本质上来看是以聚类划分为基础的，在近几年平均算法逐渐广泛应用开来。利用这种算法可以对相关对象进行合理划分，将其分成各种类型的簇。也因此对象组之间也呈现出一种相似性特点。如果是针对特定类型的数据分析工作，则关注点需要放在数据集和数据簇总数上，并从中挑选出可分析数据集。对各组别数据对象进行分配，便能规划处具有较强相似性的簇平均值。第二是分解奇异值算法，这种算法是以特定矩阵为基础，其中包含实数或复数的矩阵，如果该种类型的矩阵存在，便可以直接实施分解奇异值的操作。从整个矩阵范围内分析，涉及到M×M矩阵，这种矩阵类型是一种半正定和对角矩阵。分解奇异值还会涉及到共轭矩阵，并把其看做奇异值分解。从当下的实际发展状况分析，通常可以利用特定类型仿真软件分解相关数值，随后通过归纳得到函数式[1]。 第三是主成分分析算法，这种算法也可以叫做PCA分析办法，正常情况下，如果是多种算法变量，可以利用线性变换方法促进全过程实现简化变换的目标，或利用多元统计方式进行算法分析。从信息分析和数据分析两种视角入手，分析主成分其核心价值是创建对应的数据集，但不能遗漏全方位简化运算。在分析主成分的基础上，降低数据集维度，可以适当保留一些低阶的主成分，忽略高阶成分。第四是决策树学习，其属于一种概率分析图解方法，这种方法需要以事件概率为基础前提，针对不同类型的事件进行系统解析。决策树重点针对特殊期望值，保证其最终结果大于零。同时决策树还涉及到可行性判断和决策分析等方面。
初始聚类中心
此表可以看出，选择工作的人有41人。他们来自不同的性别，专业，他们的第一份工作时间，获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点，期望工资也都各有差异。我们将对这些数据进行聚类分析。 一、K-Means聚类分析 表一展示了3个类的初始中心的情况。3个初始类中心点，数据分别是（1，3，4，1，1，2）（0，3，2，4，4，2）（1，1，1，1，4，4） 得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为亲友介绍，工作单位性质为国企，工作地点为经济发达的大型城市，期望工资为800~1500元；二类性别为男，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为中小企业，期望工资为800~1500元；三类性别
为女，第一份工作时间为半年以内，获取招聘信息途径为网站，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓，期望工资为2500元以上。 此表展示了3个类中心每次迭代的偏移情况。由表知道，第三次迭代后，3个类的中心偏移均小于判定标准（0.02）。 表四： 此表展示了3个类的最终类中心的情况。3个最终类中心数据分别是（1，3，3，1，1，3）（1，3，2，4，2，3）（1，2，2，1，4，3）。 得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为专场招聘会，工作单位性质为政府机关及事业单位，工作地点为经济发达的大型城市，期望工资为1500~2500元；二类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，
获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为中小企业，期望工资为1500~2500元；三类性别为女，第一份工作时间为半年到一年，获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓，期望工资为1500~2500元。 此表展示了三个类的成员情况，第一类有24人，第二类有13人，第三人有4个人， 在此表中可以看出性别，第一份工作时间，工资期望在3类中没有显著性，但获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点在3类中的差异是显著的。
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
K - M e a n s 聚 类 算 法
基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计 基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计 今天给大家讲述的是K-means聚类算法在入侵检测系统中的应用首先，介绍一下 聚类算法 将认识对象进行分类是人类认识世界的一种重要方法，比如有关世界的时间进程的研究，就形成了历史学，有关世界空间地域的研究，则形成了地理学。 又如在生物学中，为了研究生物的演变，需要对生物进行分类，生物学家根据各种生物的特征，将它们归属于不同的界、门、纲、目、科、属、种之中。 事实上，分门别类地对事物进行研究，要远比在一个混杂多变的集合中更清晰、明了和细致，这是因为同一类事物会具有更多的近似特性。 通常，人们可以凭经验和专业知识来实现分类。而聚类分析（cluster analysis）作为一种定量方法，将从数据分析的角度，给出一个更准确、细致的分类工具。 （聚类分析我们说得朴实一点叫做多元统计分析，说得时髦一点叫做数据挖掘算法，因为这个算法可以在一堆数据中获取很有用的信息，这就不就是数据挖掘吗，所以大家平时也不要被那些高大上的名词给吓到了，它背后的核心原理大多数我们都是可以略懂一二的，再
比如说现在AI这么火，如果大家还有印象的话，以前我们在大二上学习概率论的时候，我也和大家分享过自然语言处理的数学原理，就是如何让机器人理解我们人类的自然语言，比如说，苹果手机上的Siri系统，当时还让杨帆同学帮我在黑板上写了三句话，其实就是贝叶斯公式+隐含马尔可夫链。估计大家不记得了，扯得有点远了接下来还是回归我们的正题，今天要讨论的聚类算法。） K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，结果稳定，聚类的效果也还不错, 相异度计算 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。 要用数量化的方法对事物进行分类，就必须用数量化的方法描述事物之间的相似程度。一个事物常常需要用多个特征变量来刻画，就比如说我们举一个例证，就有一项比较神奇的技术叫面部识别技术，其实听起来很高大上，它是如何做到的，提取一个人的面部特征，比如说嘴巴的长度，鼻梁的高度，眼睛中心到鼻子的距离，鼻子到嘴巴的距离，这些指标对应得数值可以组成一个向量作为每一个个体的一个标度变量（）,或者说叫做每一个人的一个特征向量。 如果对于一群有待分类的样本点需用p 个特征变量值描述，则每
(完整版)聚类算法总结
1.聚类定义 “聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一些相似的属性”——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。”——百度百科 说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N 个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。 2.聚类过程: 1) 数据准备:包括特征标准化和降维. 2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中. 3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.
4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的距离函数)进行接近程度的度量;而后执行聚类或分组. 5) 聚类结果评估:是指对聚类结果进行评估.评估主要有3 种:外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估. 3聚类算法的类别 没有任何一种聚类技术(聚类算法)可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法,有多种聚类算法.聚类算法有多种分类方法将聚类算法大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法和其他聚类算法,如图1 所示 的4 个类别.
聚类分析实例
k-means聚类”——数据分析、数据挖掘 一、概要 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文介绍一种常见的聚类算法——k 均值和k 中心点聚类，最后会举一个实例：应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。 二、聚类问题 所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n 个可观察属性，使用某种算法将D 划分成k 个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。 与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域，相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法——k 均值（k-means）算法。 三、概念介绍 区分两个概念： hard clustering：一个文档要么属于类w，要么不属于类w，即文档对确定的类w是二值的1或0。
soft clustering：一个文档可以属于类w1，同时也可以属于w2，而且文档属于一个类的值不是0或1，可以是这样的小数。 K-Means就是一种hard clustering，所谓K-means里的K就是我们要事先指定分类的个数，即K个。 k-means算法的流程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为初始质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代2～3步直至满足既定的条件，算法结束 在K－means算法里所有的文档都必须向量化，n个文档的质心可以认为是这n 个向量的中心，计算方法如下： 这里加入一个方差RSS的概念： RSSk的值是类k中每个文档到质心的距离，RSS是所有k个类的RSS值的和。 算法结束条件： 1）给定一个迭代次数，达到这个次数就停止，这好像不是一个好建议。
聚类算法比较
聚类算法: 1. 划分法：K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法； 1）K-means 算法： 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 优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。 缺点： 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
聚类分析算法解析
聚类分析算法解析 一、不相似矩阵计算 1.加载数据 data(iris) str(iris) 分类分析是无指导的分类，所以删除数据中的原分类变量。 iris$Species<-NULL 2. 不相似矩阵计算 不相似矩阵计算，也就是距离矩阵计算，在R中采用dist()函数，或者cluster包中的daisy()函数。dist()函数的基本形式是 dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 其中x是数据框（数据集），而方法可以指定为欧式距离"euclidean", 最大距离"maximum", 绝对值距离"manhattan", "canberra", 二进制距离非对称"binary" 和明氏距离"minkowski"。默认是计算欧式距离，所有的属性必须是相同的类型。比如都是连续类型，或者都是二值类型。 dd<-dist(iris) str(dd) 距离矩阵可以使用as.matrix()函数转化了矩阵的形式，方便显示。Iris数据共150例样本间距离矩阵为150行列的方阵。下面显示了1~5号样本间的欧式距离。 dd<-as.matrix(dd)
二、用hclust()进行谱系聚类法（层次聚类） 1.聚类函数 R中自带的聚类函数是hclust()，为谱系聚类法。基本的函数指令是 结果对象<- hclust（距离对象, method=方法） hclust()可以使用的类间距离计算方法包含离差法"ward"，最短距离法"single"，最大距离法"complete"，平均距离法"average"，"mcquitty"，中位数法"median" 和重心法"centroid"。下面采用平均距离法聚类。 hc <- hclust(dist(iris), method="ave") 2.聚类函数的结果 聚类结果对象包含很多聚类分析的结果，可以使用数据分量的方法列出相应的计算结果。 str(hc) 下面列出了聚类结果对象hc包含的merge和height结果值的前6个。其行编号表示聚类过程的步骤，X1，X2表示在该步合并的两类，该编号为负代表原始的样本序号，编号为正代表新合成的类；变量height表示合并时两类类间距离。比如第1步，合并的是样本102和143，其样本间距离是0.0，合并后的类则使用该步的步数编号代表，即样本-102和-143合并为1类。再如第6行表示样本11和49合并，该两个样本的类间距离是0.1，合并后的类称为6类。 head (hc$merge,hc$height)
自动确定聚类中心的势能聚类算法
自动确定聚类中心的势能聚类算法* 于晓飞1，葛洪伟1,2+ 1.江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122 2.江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡214122 Potential Clustering by Automatic Determination of Cluster Centers YU Xiaofei 1,GE Hongwei 1,2+ 1.School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China 2.Ministry of Education Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China +Corresponding author:E-mail:ghw8601@https://www.wendangku.net/doc/0714326101.html, YU Xiaofei,GE Hongwei.Potential clustering by automatic determination of cluster centers.Journal of Fron-tiers of Computer Science and Technology,2018,12(6)：1004-1012. Abstract:Potential-based hierarchical agglomerative clustering (PHA)uses a new similarity metric to get clustering results more efficiently.However,it suffers from the problem how to determine the number of clusters automatically.And it assigns samples according to distance measure,which ignores the influence of potential.To overcome these shortcomings,this paper proposes a new algorithm that can determine the number of clusters automatically.Firstly,two variables are used to find the clustering centers automatically:the potential of each point and the distance from points to their parent nodes.Then,the distance and the potential are used to assign the remaining points.Finally,the experiments on artificial data sets and real data sets show that the new algorithm not only determines the number of clusters automatically,but also has better clustering results. Key words:clustering;potential-based hierarchical agglomerative clustering (PHA);potential clustering;automati-cally determining the number of clustering *The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61305017(国家自然科学基金);the Research Innovation Pro-gram for College Graduates of Jiangsu Province under Grant No.KYLX15_1169(江苏省普通高校研究生科研创新计划项目).Received 2017-02,Accepted 2017-04. CNKI 网络出版:2017-04-13,https://www.wendangku.net/doc/0714326101.html,/kcms/detail/11.5602.TP.20170413.1027.004.html ISSN 1673-9418CODEN JKYTA8 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2018/12(06)-1004-09 doi:10.3778/j.issn.1673-9418.1702048E-mail:fcst@https://www.wendangku.net/doc/0714326101.html, https://www.wendangku.net/doc/0714326101.html, Tel:+86-10-89056056万方数据
大数据聚类算法研究(汽车类的)
大数据聚类算法研究（汽车类的） 摘要：本文分析了汽车行业基于不同思想的各类大数据聚类算法，用户应该根 据实际应用中的具体问题具体分析，选择恰当的聚类算法。聚类算法具有非常广 泛的应用，改进聚类算法或者开发新的聚类算法是一件非常有意义工作，相信在 不久的将来，聚类算法将随着新技术的出现和应用的需求而在汽车行业得到蓬勃 的发展。 关键词：汽车；大数据；聚类算法；划分 就精确系数不算太严格的情况而言，汽车行业内对各种大型数据集，通过对 比各种聚类算法，提出了一种部分优先聚类算法。然后在此基础之上分析研究聚 类成员的产生过程与聚类融合方式，通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心，在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合，从而使算法的计算准度加以提升。通过不断的实验，我们可以感受到优化之后算法的显著优势，这不仅体现在 其可靠性，同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现。 一、汽车行业在大数据时代有三个鲜明的特征 1、数据全面数字化，第一人的行为数字化，包括所有驾驶操作、每天所有的行为习惯，甚至是座椅的习惯等等都将形成相应的数字化。以车为中心物理事件 的数字化，车况、维修保养、交通、地理、信息等等都会形成数字化，全面数字 化就会形成庞大的汽车产业链，汽车的大数据生态圈。这是第一个特点。 由于大数据拥有分析和总结的核心优势，越来越多的品牌厂商和广告营销机 构都在大力发展以数据为基础的网络营销模式，这些变化也在不断地向传统的汽 车营销领域发起进攻。从前品牌做营销仅能凭主观想法和经验去预估，而现在大 数据的出现则可以帮助客户进行精准的客户群定位。 2、第二个特点是数据互联资源化。有一个领导人讲过：未来大数据会成为石油一样的资源。这说明大数据可以创造巨大的价值，甚至可能成为石油之外，更 为强大的自然资源。 大数据首先改变了传统调研的方式。通过观察Cookie等方式，广告从业者可 以通过直观的数据了解客观的需求。之前的汽车市场调研抽样的样本有限，而且 在问题设计和角度选取过程中，人为因素总是或多或少地介入，这就可能会影响 到市场调研的客观性。大数据分析不只会分析互联网行为，也会关注人生活的更 多纬度。数据可以更加丰富，比如了解到消费者的习惯和周期、兴趣爱好、对人 的理解会更加深刻。这些因素综合在一起就会形成一笔无形且珍贵的数据资源。 有了大数据的支持，便可以实现曾经很多只能“纸上谈兵”的理论。 3、第三个特点则是产生虚拟的汽车，人和汽车可以对话，更具有智慧的新兴产业。这个就是未来在大数据时代，汽车行业会呈现的特点。 在这个情况下，我们以人、车、社会形成汽车产业大数据的生态圈，现实生 活中每个有车一族所产生的数据都对整个生态圈有积极的影响。车辆上传的每一 组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。如果说大数据的特征 是完整和混杂，那么车联网与车有关的大数据特征则是完整和精准。如某些与车 辆本身有关的数据，都有明确的一个用户，根据不同用户可以关联到相应的车主 信息，并且这些信息都是极其精准的，这样形成的数据才是有价值的数据。 二、汽车行业大数据下聚类算法的含义 汽车行业大数据是指以多元形式，由许多来源搜集而组成的庞大数据组。电 子商务网站、社交网站以及网页浏览记录等都可以成为大数据的数据来源。同时，
大数据分析报告与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
分类数据的多目标模糊中心点聚类算法
计算机研究与发展ＤＯＩ：１０．７５４４/ｉｓｓｎ１０００‐１２３９．２０１６．２０１５０４６７ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ５３（１１）：２５９４２６０６，２０１６ 收稿日期：２０１５－０６－１０；修回日期：２０１５－１２－２２ 基金项目：国家自然科学基金项目（６１３７３１２６）；江苏省自然科学基金项目（ＢＫ２０１３１１０７）；江苏省产学研联合创新资金前瞻性联合研究基金 项目（ＢＹ２０１３０１５‐３３） ＴｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６１３７３１２６），ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａ（ＢＫ２０１３１１０７），ａｎｄｔｈｅＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＩｎｄｕｓｔｒｙ‐Ａｃａｄｅｍｙ‐ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａ（ＢＹ２０１３０１５‐３３）．分类数据的多目标模糊中心点聚类算法 周治平 朱书伟 张道文 （江南大学物联网工程学院 江苏无锡 ２１４１２２） （ｚｚｐ＠ｊｉａｎｇｎａｎ．ｅｄｕ．ｃｎ） ＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＦｕｚｚｙＣｅｎｔｒｏｉｄｓｆｏｒＣａｔｅｇｏｒｉｃａｌＤａｔａＺｈｏｕＺｈｉｐｉｎｇ，ＺｈｕＳｈｕｗｅｉ，ａｎｄＺｈａｎｇＤａｏｗｅｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１４１２２） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｓｈｏｗｎｔｈａｔｍｏｓｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌｄａｔａｔｈａｔｏｎｌｙｏｐｔｉｍｉｚｅａｓｉｎｇｌｅｃｒｉｔｅｒｉａｓｕｆｆｅｒｆｒｏｍｓｏｍｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ，ｔｈｕｓａｎｏｖｅｌｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｓｗｉｔｈｉｎ‐ｃｌｕｓｔｅｒａｎｄｂｅｔｗｅｅｎ‐ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＴｈｅｌａｔｅｌｙｒｅｐｏｒｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅａｌｌｂａｓｅｄｏｎＫ‐ｍｏｄｅｓ，ａｎｄｔｈｅｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｕｚｚｙｃｅｎｔｒｏｉｄｓｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄａｓｔｈｅｂａｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅｓｉｇｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｉｓｕｓｅｄａｓｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｔｈａｔｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｅｎｅｔｉｃｂａｓｅｄｈｙｂｒｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄａｓｅｔｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｓｃａｎｂｅｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｗｏｃｏｎｆｌｉｃｔｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ａｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎｉｎａｄｖａｎｃｅｗｈｉｃｈｃａｎｒｅｄｕｃｅｕｎｎｅｃｅｓｓａｒｙｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃｏｓｔｉｓｕｓｅｄｔｏｊｕｄｇｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｔｅａｄｙｏｒｎｏｔ．Ｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ，ｆｕｚｚｙｃｅｎｔｒｏｉｄｓｃａｎｂｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｕｓｉｎｇａｓｕｂｓｅｔｏｆｔｈｅｄａｔａｓｅｔ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｍａｔｒｉｘｃａｎｂｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅｓｅｃｅｎｔｒｏｉｄｓｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｉｎａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆ１０ｄａｔａｓｅｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｔａｔｅｏｆａｒｔｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｌｓｏｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｔｏａｌａｒｇｅｅｘｔｅｒｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌｄａｔａ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙｃｅｎｔｒｏｉｄｓ；Ｐａｒｅｔｏ‐ｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓ 摘 要 针对传统面向分类属性数据的聚类算法大多是对单一指标优化而存在的局限性， 将类内和类间信息同时引入到优化过程中，结合多目标优化算法与模糊中心点聚类，提出一种新颖的多目标模糊聚类算法．与传统的基于遗传算法的混合聚类方法不同的是，采用模糊隶属度对染色体进行编码，同时优化２个相对的聚类目标函数获得一组最优解集，并且采用了一种提前终止准则判断算法是否达到稳定状态并停止操作，以减少不必要的计算开销．为了进一步提高算法的效率，通过采样子集计算出相应的模糊中心点作为类的表达，然后以这些模糊中心点计算出全体样本的隶属度矩阵即可获得最终的聚类结果．对１０种数据集的实验结果表明：所提方法在聚类精度和稳定性方面优于当前最新的多目标聚类算法，且计算效率也获得较大的提升． 万方数据
聚类算法分析
课程名称：数据挖掘 实验项目：聚类算法分析研究班级： 学号： 学生姓名：
聚类算法分析研究 1 实验环境以及所用到的主要软件 Windows Vista NetBeans6.5.1 Weka3.6 MATLAB R2009a 2 实验内容描述 聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习” 过程，它倾向于数据的自然划分。其中聚类算法常见的有基于层次方法、基于划分方法、基于密度以及网格等方法。本文中对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结。一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法，从算法思想。关键技术和优缺点等方面进行分析概括；另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集，主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验，并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析。最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题等。 实验中主要选择了K 均值聚类算法、FCM 模糊聚类算法并以UCI Machine Learning Repository 网站下载的IRIS 和WINE 数据集为基础通过MATLAB 实现对上述算法的实验测试。然后以WINE 数据集在学习了解Weka 软件接口方面的基础后作聚类分析，使用最常见的K 均值（即K-means ）聚类算法和FCM 模糊聚类算法。下面简单描述一下K 均值聚类的步骤。 K 均值算法首先随机的指定K 个类中心。然后： （1）将每个实例分配到距它最近的类中心，得到K 个类； （2）计分别计算各类中所有实例的均值，把它们作为各类新的类中心。 重复（1）和（2），直到K 个类中心的位置都固定，类的分配也固定。 在实验过程中通过利用Weka 软件中提供的simpleKmeans （也就是K 均值聚类算法对WINE 数据集进行聚类分析，更深刻的理解k 均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。然后再在学习了解Weka 软件接口方面的基础上对Weka 软件进行一定的扩展以加入新的聚类算法来实现基于Weka 平台的聚类分析。 3 实验过程 3.1 K 均值聚类算法 3.1.1 K 均值聚类算法理论 K 均值算法是一种硬划分方法，简单流行但其也存在一些问题诸如其划分结果并不一定完全可信。K 均值算法的划分理论基础是 2 1 min i c k i k A i x v ∈=-∑∑ （1） 其中c 是划分的聚类数，i A 是已经属于第i 类的数据集i v 是相应的点到第i 类的平均距离，即
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会
用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据
动态K_均值聚类算法在RBF神经网络中心选取中的应用概要
83 TECHNOLOGY 引言 径向基函数神经网络 (RBFNN以其简单的网络结构、快速的学习方法、较好的推广能力,已经广泛地应用于许多领域,特别是模式识别和函数逼近等领域。然而,如何有效地确定 RBF 神经网络的网络结构和参数, 至今没有系统的规律可循。在RBF 神经网络中需要确定的参数包括隐含层节点数、隐含层基函数的中心值和宽度、隐含层到输出层的连接权值。目前,隐含层节点数主要依靠经验来选取。而根据 moody 准则,神经网络的设计应该在满足精度要求的情况下有最小的结构,以保 证网络的泛化能力 [1]。 由于隐含层基函数中心值的选取对网络的函数逼近能力有很大的影响,目前最常用的确定隐含层中心值的方法是 K-均值聚类法。由于 K-均值聚类法的聚类过程一般能够根据输入向量比较准确地确定聚类数和相应的聚类中心,因此,如果在已知全部输入向量时使用该方法能够比较精确地确定网络结构。但是,它要求实现确定全部输入向量和指定聚类中心的数目,这在实际应用中很难办到。而动态 K-均值聚类方法能够根据输入来实时地确定网络的中心。因此,本文提出动态均值聚类方法,对一般的 K-均值方法进行改进。
一、BRF神经网络的结构原理 RBF 神经网络最基本的结构形式是一种三层前向网 动态K-均值聚类算法 在RBF神经网络中心选取中的应用 ◆雷升锴刘红阳何嘉何险峰薛勤 摘要:RBF神经网络构造的关键问题是中心的选取,动态K-均值聚类算法采用调整聚类中心的方法,使网络中心的选择更精确。本文先简介了RBF神经网络的结构原理,然后将动态K-均值算法应用于BRF神经网络的中心选取,最后进行了仿真实验。实验结果表明采用动态K-均值算法确定中心的RBF神经网络逼近性能更好,具有较强的实用性。 关键词:径向基函数;神经网络;动态均值聚类算法;函数逼近 络。网络的基本构成包括输入层、隐含层和输出层,各层的节点数目分别为 P , M , L ,每一层都有着完全不同的作用。其结构如图 1所示。 第一层是输入层,由一些信号源节点 (感知单元组成,它们将网络与外界环境连接起来。第二层是隐含层,由若干个隐节点构成。隐含层只有一个隐含层单元,采用径向基函数作为其输出特性。第三层是输出层,由若干个线性求和单元的输出节点组成,它对输入模式的作用产生响应。输入层节点传递输入信号到隐含层。从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的,而从隐含层空间到输出层空间的变换是线性的。网络输出节点计算隐节点给出基函数的线性组合。输入层到隐含层之间的权值固定为 1,只有隐含层到输出层之间的权值W kj (k=1, 2,…, L ; j=1, 2,…, M 可调。 图 1 RBF神经网络的组成