基于划分方法的聚类分析.doc

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南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告

实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期2011.6.10指导教师闫雷鸣

专业软工（动画）年级2008班次

（1）班姓名王圆媛学号20082358002得分

一、实验目的

（1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。

（2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。

（3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。

（4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。

二、实验准备：

Bank-data

三、实验要求：

用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析

四、实验内容：

4.1 相关知识

聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。

聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。

对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。

聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。

K均值聚类方法的步骤如下。

（1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。

（2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；

（3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。

重复

（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。

上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。

WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。

Weka中列出了很多聚类算法。

对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。

用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。

SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。

Cobweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。

FarthestFirst实现Hochbaum和Shmoys远端优先遍历算法。

MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。

它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态分布。

4.2 实验操作

（1）在开始程序（或者桌面图标）中找到WEKA3.6.2，单击即可启动WEKA，启动WEKA时会发现首先出现的一个命令提示符。

接着将出现如下WekaGUIChooser界面。

（2）选择GUIChooser中的探索者（Explorer）用户界面。

点击预处理（Preprocess）功能按钮的，Openfile，选择其中的“bank-data”数据作关联规则的分析。

打开“bank-data.csv”，可以看到“Currentrelation”、“Attributes”“Selectedattribute”三个区域。

（3）对于原始数据“bank-data.csv”的预处，删去属性“id”，保存为ARFF格式后，修改属性“children”为分类型。

这样得到的数据文件为“bank.arff”，含600条实例。

（4）用“Explorer”打开刚才得到的“bank.arff”，并切换到“Cluster”选项卡。

点击“Choose”在随后打开的层级式菜单中的选择“SimpleKMeans”，这是WEKA中实现K均值的算法。

点击旁边的文本框，修改“numClusters”为6，说明我们希望把这600条实例聚成6类，即K=6。

下面的“seed”参数是要设置一个随机种子，依此产生一个随机数，用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置，先设定为10。

（7）选中“ClusterMode”的“Usetrainingset”，点击“Start”按钮，观察右边“Clustereroutput”给出的聚类结果。

也可以在左下角“Resultlist”中这次产生的结果上点右键，“Viewinseparatewindow”在新窗口中浏览结果。

（8）实验结果：

结果中有这么一行字样：

Withinclustersumofsquarederrors:

1604.7416683433223

这是评价聚类好坏的标准，数值越小说明同一簇实例之间的距离越小。

“seed”参数的变化，导致得到的这个数值也发生变化。

通过多尝试变化seed值，并取使得数值最小的seed值。

接下来“Clustercentroids:

”之后列出了各个簇中心的位置。

对于数值型的属性，簇中心就是它的均值（Mean）；分类型的就是它的众数（Mode），也就是说这个属性上取值为众数值的实例最多。

对于数值型的属性，还给出了它在各个簇里的标准差（StdDevs）。

最后的“ClusteredInstances”是各个簇中实例的数目及百分比。

为了观察可视化的聚类结果，在左下方“Resultlist”列出的结果上右击，点“Visualizeclusterassignments”。

弹出的窗口给出了各实例的散点图。

最上方的两个框是选择横坐标和纵坐标，第二行的“color”是散点图着色的依据，默认是根据不同的簇“Cluster”给实例标上不同的颜色。

可以在这里点“Save”把聚类结果保存成ARFF文件。

在这个新的ARFF文件中，“instance_number”属性表示某实例的编号，“Cluster”属性表示聚类算法给出的该实例所在的簇。

4.3 扩展学习

（1）选择其他数据集来对其进行k-means聚类分析，并对其聚类结果进行分析研究。

（2）通过对其参数的修正完善加深理解k-means聚类分析算法。

五、实验总结

本次weka的运行实验进行的很顺利，通过它我学习了聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。

掌握了典型划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。

学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据进行聚类分析。