聚类分析代码java 聚类分析代码stata

...需要的FCM聚类算法,向大神求FCM聚类算法的JAVA编程代码

1、形成了一大批FCM类型的算法，比如模糊c线( FCL) ，模糊c面(FCP) ，模糊c壳(FCS) 等聚类算法，分别实现了对呈线状、超平面状和“薄壳”状结构模式子集(或聚类) 的检测。

2、FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。

3、聚类可以理解为根据你划定的半径取圈样本，圈出几类就是几类，半径大类就少，半径小类就多。

在java中用weka聚类后怎样导出聚类结果?

1、将D中全部元素按照新的中心重新聚类。重复第4步，直到聚类结果不再变化。将结果输出。

2、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。

3、IDX = kmeans(X，k) ， 这个IDX就是X中每一个点所属的分类。例如， IDX = [2；1；3]， 则X的第一个点在第2类里，第二个点在第1类，第三个点在第3类。

4、java中调用操作系统控制台（就是命令行），控制台里运行R脚本（可以在命令行里用Rscript，不一定要在R环境底下写）。实在不行试试weka。

5、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。利用标准化后的数据进行聚类分析。接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

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

1、聚类输出样本号的方法：创建一个分词文件，里面是每个样本分词结果！data文件（f.txt）中每个样本的特征向量就是基于原始样本分词结果生成的，分词文件（里面是文本）与data文件（里面有特征向量）中的样本顺序是保持一致的。

2、确定聚类分析的结果，确定每个类别的观察值。 构建卡方检验的计算表，计算每个类别的期望值。 计算卡方统计量，并计算p值。 根据p值的大小，判断两个分类变量之间是否存在显著的关联。

3、第一个步骤是预聚类，就是根据定义的最大类别数对个案进行初步归类；第二个步骤是正式聚类，就是对第一步得到的初步归类进行再聚类并确定最终聚类结果，并且在这一步中，会根据一定的统计标准确定聚类的类别数。

4、分词后有没有离散化，确保你的arff文件中attribute必须是一个一个的词，当然训练时也要包含类别信息，用于聚类后的验证，离散化后转成vsm模式，聚类方法你估计用的weka接口实现的，kmeans的输入参数可以指定聚几个类。

如何对混合型数据做聚类分析

1、上述方法在聚类过程中，均利用分类型属性简单匹配相异度，将分类型属性的数据转化为数值型属性数据间的基于距离的计算问题，从而解决了对混合属性数据集的聚类问题。

2、选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。

3、因子分析 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

4、将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。

5、在聚类分析的世界里，类和组是相同的意思。把n的对象根据他们的属性分为k个分割，kn。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。

关于k-means算法的聚类分析

K-Means是一种基于自下而上的聚类分析方法，基本概念就是空间中有N个点，初始选择K个点作为中心聚类点，将N个点分别与K个点计算距离，选择自己最近的点作为自己的中心点，不断地更新中心聚集点。

kmeans（）函数能够在数据矩阵上执行k均值聚类。protein数据矩阵被当作一个对象传入该函数，该对象必须是数值型矩阵。centers＝3代表初始化簇中心数量。因为簇的数量由一个数字指定，nstart＝10定义了随机被选择的中心数。

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

③计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点；④重复②③，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代。

在K-means聚类中，是预先规定出要产生多少个类别的数量，再根据类别数量自动聚成相应的类。对K-means而言，首先是随机产生于类别数相同的初始点，然后判断每个点与初始点的距离，每个点选择最近的一个初始点，作为其类别。

大数据分析之聚类算法

1、聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

2、聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。

3、划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。

4、问题一：什么是聚类分析？聚类算法有哪几种 聚类分析又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于 分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行 定量的分类。

5、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

6、许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。

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