java中k均值聚类代码，k均值聚类法代码

k-means聚类算法的java代码实现文本聚类

写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Javaheap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决。

K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出 。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的K个点，用这最近的K个点的类别来决定测试点的类别。

实验一 K-Means聚类算法实现 实验目的 通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

学习内容：无监督聚类算法K-Means k-means：模型原理、收敛过程、超参数的选择 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。

K-means聚类分析案例(一)

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。

基于一份航空公司的数据，数据包含信息有客户基本信息、乘机信息、以及积分信息等详细数据，大约6万多条数据，依据末次飞行时间LAST_FLIGHT_DATE，以2031为结束时间，选取宽度为2年的时间段作为分析观测窗口。

比较流行的有聚类方法有k均值聚类，属于分割式聚类的方法。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

大数据分析之聚类算法

聚类效果的好坏依赖于两个因素：衡量距离的方法（distance measurement） 聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。

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。

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。

从聚类的过程分析，可以将聚类划分为：系统聚类：主要用于对小数据量的样本间聚类及对指标聚类。逐步聚类法：也称作为快速聚类法，主要用于对大数据样本之间的聚类。

聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。

K均值算法介绍

K均值 (K-means) 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集，可以看到只有输入 ，没有输出 。下面说明一下K均值算法的过程 K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。

k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。

kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

K均值算法是基于质心的技术。它以K为输入参数，把n个对象集合分为k个簇，使得簇内的相似度高，簇间的相似度低。

k均值聚类算法代码python运行后的图片在哪

1、K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。

2、运行该示例将创建合成的聚类数据集，然后创建输入数据的散点图，其中点由类标签(理想化的群集)着色。我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。

3、包括各自的变量和值。运行PROCFASTCLUS过程：使用PROCFASTCLUS过程进行k均值聚类分析，并将分析结果保存为SAS数据集。运行PROCSGSCATTER过程：使用PROCSGSCATTER过程绘制散点图，其中颜色和样式可以根据聚类结果进行区分。

4、K-均值算法（K-means clustering algorithm）是一种常见的聚类算法，用于将一组数据划分为K个不同的簇或组。其工作流程如下：初始化：随机选择K个点作为初始的簇中心（centroid）。

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