实验描述:
对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集： Iris Data Set（见附件一） ，根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepal length花萼长度，sepal width花萼宽度，petal length花瓣长度，petal width花瓣宽度。其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。
实验环境和编程语言：
本实验使用的编程语言为：Java
编程环境为：Intellij idea
实现聚类的算法为：K_means算法
测试用例的样本个数为：150个
样本示例：4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
算法分析：
这里只是简单的介绍一下k-means算法的基本思想，具体详细的设计和数学公式读者可以自行百度，这个资料很多。
可以参考这个博客http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404/
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。
假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
工程和测试数据下载地址：
http://download.csdn.net/detail/qq_24369113/9711642
编程实现：
函数设计与分析：
1. public static boolean loadData(String url)
//加载测试的数据文件
2. public static void pretreatment(Vector<String> indata)
//数据预处理，将原始数据中的每一个属性值提取出来存放到Vector<double[]> data中
3. public static Vector<double[]> set_kernal(Vector<double[]> data, int a, int b, int c)
//设置初始的聚类核心，a，b，c分别表示一个类的核心在data中的编号
4. public static int choose(double[] data, double[] a, double[] b, double[] c)
//判断一个样本属于哪一个类，返回值1表示第一类，2表示第二类，3表示第三类
5. public static Vector <double[]> onestep (Vector<double[]>data,Vector<double[]> kernal)
//函数执行一次表示kmeans的一次迭代
6. public static void k_means()
//k_means算法的实现
7. public static void show_category()
//打印出所有的样本的属性和所属类别
程序源码：
源码实现：
package com.company;
import java.io.File;
import java.util.Scanner;
import java.util.Vector;
import static com.sun.org.apache.xalan.internal.lib.ExsltStrings.split;
public class Main {
public static Vector<String> indata = new Vector<>(); //存储从文件中读取的原始数据
public static Vector<double[]> data = new Vector<>(); //存储经过处理后的每一个样本的各个属性值和所属分类
public static Vector<double[]> init_kernal = new Vector<>();//存储每次迭代产生的聚类核心的每个属性值的均值
public static boolean loadData(String url) {//加载测试的数据文件
try {
Scanner in = new Scanner(new File(url));//读入文件
while (in.hasNextLine()) {
String str = in.nextLine();//将文件的每一行存到str的临时变量中
indata.add(str);//将每一个样本点的数据追加到Vector 中
}
return true;
} catch (Exception e) { //如果出错返回false
return false;
}
}
public static void pretreatment(Vector<String> indata) { //数据预处理，将原始数据中的每一个属性值提取出来存放到Vector<double[]> data中
int i = 0;
String t;
while (i < indata.size()) {//取出indata中的每一行值
double[] tem = new double[5];
t = indata.get(i);
String[] sourceStrArray = t.split(",", 5);//使用字符串分割函数提取出各属性值
for (int j = 0; j < 4; j++) {
tem[j] = Double.parseDouble(sourceStrArray[j]);//将每一个的样本的各属性值类型转换后依次存入到double[]数组中
}
tem[4] = 0;//tem的第五个值表示所属类别，1.0表示第一类，2.0表示第二类，3.0表示第三类，初始化为0不属于任何类
data.add(tem);//将每一个样本加入到data中
i++;
}
}
public static Vector<double[]> set_kernal(Vector<double[]> data, int a, int b, int c) {//设置初始的聚类核心，a，b，c分别表示一个类的核心在data中的编号
init_kernal.add(data.get(a));
init_kernal.add(data.get(b));
init_kernal.add(data.get(c));
return init_kernal;
}
public static int choose(double[] data, double[] a, double[] b, double[] c) {//判断一个样本属于哪一个类，返回值1表示第一类，2表示第二类，3表示第三类
double ta, tb, tc;
//ta，tb，tc分别表示一个样本点到三个聚类核心的欧式距离的平方
ta = (data[0] - a[0]) * (data[0] - a[0]) + (data[1] - a[1]) * (data[1] - a[1]) + (data[2] - a[2]) * (data[2] - a[2]) + (data[3] - a[3]) * (data[3] - a[3]);
tb = (data[0] - b[0]) * (data[0] - b[0]) + (data[1] - b[1]) * (data[1] - b[1]) + (data[2] - b[2]) * (data[2] - b[2]) + (data[3] - b[3]) * (data[3] - b[3]);
tc = (data[0] - c[0]) * (data[0] - c[0]) + (data[1] - c[1]) * (data[1] - c[1]) + (data[2] - c[2]) * (data[2] - c[2]) + (data[3] - c[3]) * (data[3] - c[3]);
if (ta == Math.min(Math.min(ta, tb), tc)) //如果到第一类的距离最小返回1
return 1;
else if (tb == Math.min(Math.min(ta, tb), tc))//如果到第二类的距离最小返回2
return 2;
else if (tc == Math.min(Math.min(ta, tb), tc))//如果到第三类的距离最小返回3
return 3;
return 0;
}
public static Vector<double[]> onestep(Vector<double[]> data, Vector<double[]> kernal) {//函数执行一次表示kmeans的一次迭代
Vector<double[]> newkernal = new Vector<>();//用于存放一次迭代后新的类的核心的各属性值
int i = 0;
double[] a = kernal.get(0); //a赋值为当前第一个类的核心
double[] b = kernal.get(1); //b赋值为当前第二类的核心
double[] c = kernal.get(2); //c赋值为当前第三类的核心
double[] temp;
while (i < data.size()) {//取出data中的每一个样本存放在temp中
temp = data.get(i);
temp[4] = (double) choose(temp, a, b, c);//调用choose函数判断当前样本属于哪一个类
i++;
}
double[] suma = {0, 0, 0, 0};
int al = 0;//表示当前第一类的样本个数
double[] sumb = {0, 0, 0, 0};
int bl = 0;//当前第二类的样本个数
double[] sumc = {0, 0, 0, 0};
int cl = 0;//当前第三类的样本个数
i = 0;
while (i < data.size()) {
double[] t = data.get(i);
if (t[4] == 1.0) { //如果当前样本属于第一类
for (int j = 0; j < 4; j++) {
suma[j] = suma[j] + t[j];
}
al++; //该类的样本个数加一
} else if (t[4] == 2.0) {
for (int j = 0; j < 4; j++) {
sumb[j] = sumb[j] + t[j];
}
bl++;
} else if (t[4] == 3.0) {
for (int j = 0; j < 4; j++) {
sumc[j] = sumc[j] + t[j];
}
cl++;
}
i++;//指向下一个样本继续循环
}
for (int j = 0; j < 4; j++) {//计算出本次迭代后的每个类的核心的坐标
suma[j] = suma[j] / al;
sumb[j] = sumb[j] / bl;
sumc[j] = sumc[j] / cl;
}
//将新的类的核心添加入到newkernal中
newkernal.add(suma);
newkernal.add(sumb);
newkernal.add(sumc);
return newkernal;//返回本次迭代后的新的类的核心
}
public static void k_means() {//k_means算法的实现
while (true) {
boolean con = true;
Vector<double[]> t = onestep(data, init_kernal);//将 data和当前的init_kernal传入onestep函数进行一次迭代，返回值为迭代后的类的核心
//判断本次迭代后返回的类的核心是不是和迭代之前的类的核心相同，如果不相同con被设为false，继续迭代。
for (int i = 0; i < t.size(); i++) {
for (int j = 0; j < 4; j++) {
if (t.get(i)[j] != init_kernal.get(i)[j])
con = false;
}
}
if (con)//如果con为true说明本次迭代的核心和迭代之前的核心相同，说明聚类完成，退出循环
break;
else
init_kernal = t;//如果本次迭代返回的新的核心和迭代之前的不同，则当前核心设置为返回的新的核心，继续循环迭代
}
}
public static void show_category() {//打印出所有的样本的属性和所属类别
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
System.out.print((i + 1) + " ");
for (int j = 0; j < 5; j++) {
System.out.print(data.get(i)[j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args){
Main.loadData("e:/bezdekIris.data");
pretreatment(indata);//预处理
set_kernal(data, 20, 80, 130);//设置初始核心
k_means();
show_category();
}
}
实验结果分析：
根据程序运行的结果(见附件二)显示，以及与初始测试样本的类别进行比较发现，聚类正确结果样本数为135，错误的样本数为15，正确率为90%，可以认为聚类成功。
思考与改进：
本次实验编程利用k_means算法的时候没有对数据进行归一化处理，由于不同的属性值其值域有较大的差别，因此在计算距离的时候不同属性的权值就不一致，从而导致最后的聚类结果出现了一定的错误率。如果将所有的数据归一化到[0,1.0]的区间内，所有的属性值所占权重就会变成一样的，可能聚类的结果将会更加准确！
附件一：（测试数据）
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa
4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa
5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa
5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa
5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa
5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa
5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa
5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa
4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa
5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa
4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa
5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa
5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa
5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa
5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa
5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa
5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa
4.9,3.6,1.4,0.1,Iris-setosa
4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa
5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa
4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa
4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa
5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor
6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor
5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.3,2.5,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor
6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor
6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor
6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor
6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor
5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor
6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor
5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor
6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor
6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor
5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor
5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor
5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor
5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor
5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor
6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica
6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica
7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica
4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica
7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica
6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica
7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica
6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica
6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica
6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica
5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica
5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica
6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica
6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica
7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica
7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica
6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica
6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica
5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica
7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica
6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica
7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica
6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica
6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica
7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica
7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica 附件二：（运行结果）
类别1.0表示Iris-setosa
类别2.0表示Iris-versicolor
类别3.0表示Iris-virginica
号 属性 属性 属性 属性 类别
1 5.1 3.5 1.4 0.2 1.0
2 4.9 3.0 1.4 0.2 1.0
3 4.7 3.2 1.3 0.2 1.0
4 4.6 3.1 1.5 0.2 1.0
5 5.0 3.6 1.4 0.2 1.0
6 5.4 3.9 1.7 0.4 1.0
7 4.6 3.4 1.4 0.3 1.0
8 5.0 3.4 1.5 0.2 1.0
9 4.4 2.9 1.4 0.2 1.0
10 4.9 3.1 1.5 0.1 1.0
11 5.4 3.7 1.5 0.2 1.0
12 4.8 3.4 1.6 0.2 1.0
13 4.8 3.0 1.4 0.1 1.0
14 4.3 3.0 1.1 0.1 1.0
15 5.8 4.0 1.2 0.2 1.0
16 5.7 4.4 1.5 0.4 1.0
17 5.4 3.9 1.3 0.4 1.0
18 5.1 3.5 1.4 0.3 1.0
19 5.7 3.8 1.7 0.3 1.0
20 5.1 3.8 1.5 0.3 1.0
21 5.4 3.4 1.7 0.2 1.0
22 5.1 3.7 1.5 0.4 1.0
23 4.6 3.6 1.0 0.2 1.0
24 5.1 3.3 1.7 0.5 1.0
25 4.8 3.4 1.9 0.2 1.0
26 5.0 3.0 1.6 0.2 1.0
27 5.0 3.4 1.6 0.4 1.0
28 5.2 3.5 1.5 0.2 1.0
29 5.2 3.4 1.4 0.2 1.0
30 4.7 3.2 1.6 0.2 1.0
31 4.8 3.1 1.6 0.2 1.0
32 5.4 3.4 1.5 0.4 1.0
33 5.2 4.1 1.5 0.1 1.0
34 5.5 4.2 1.4 0.2 1.0
35 4.9 3.1 1.5 0.2 1.0
36 5.0 3.2 1.2 0.2 1.0
37 5.5 3.5 1.3 0.2 1.0
38 4.9 3.6 1.4 0.1 1.0
39 4.4 3.0 1.3 0.2 1.0
40 5.1 3.4 1.5 0.2 1.0
41 5.0 3.5 1.3 0.3 1.0
42 4.5 2.3 1.3 0.3 1.0
43 4.4 3.2 1.3 0.2 1.0
44 5.0 3.5 1.6 0.6 1.0
45 5.1 3.8 1.9 0.4 1.0
46 4.8 3.0 1.4 0.3 1.0
47 5.1 3.8 1.6 0.2 1.0
48 4.6 3.2 1.4 0.2 1.0
49 5.3 3.7 1.5 0.2 1.0
50 5.0 3.3 1.4 0.2 1.0
51 7.0 3.2 4.7 1.4 3.0
52 6.4 3.2 4.5 1.5 2.0
53 6.9 3.1 4.9 1.5 3.0
54 5.5 2.3 4.0 1.3 2.0
55 6.5 2.8 4.6 1.5 2.0
56 5.7 2.8 4.5 1.3 2.0
57 6.3 3.3 4.7 1.6 2.0
58 4.9 2.4 3.3 1.0 2.0
59 6.6 2.9 4.6 1.3 2.0
60 5.2 2.7 3.9 1.4 2.0
61 5.0 2.0 3.5 1.0 2.0
62 5.9 3.0 4.2 1.5 2.0
63 6.0 2.2 4.0 1.0 2.0
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