部分数据

聚类算法实现

一、实验题目

数据库应用

二、实验内容

现在有部分餐饮客户的消费数据存于数据文件consumption.xls，其中R表示最近一次消费时间间隔，F表示消费频率，M表示消费总金额。编程实现K-Means聚类算法，将客户分类成3类客户群，并评价这些客户群的价值

三、实验目的

1、熟悉K-Means聚类算法

2、锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力

四、实验指导

1、自行采用一种语言编程实现算法（注意：生成聚类中心、分配对象类别、迭代调整等核心算法需自己编程实现）

2、用课堂例子进行正确性检验

3、用户界面友好，要考虑到输入输出

4、重复运行，分析结果，说明初始化对结果的影响

代码：

package home;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class k_means {

int k = 3;   //聚类的类别
static int iteration = 0 ; // 聚类循环次数
static String a[] = {“20”, “8”, “400”}; //随机设置3个数据中心点
static String b[] = {“30”, “13”, “626.37”};
static String c[] = {“50”, “20”, “1105.63”};

static String[][] arr1 = new String[942][4]; //在getContrast()引用
static String[][] arr2 = new String[942][4];
static String[][] arr3 = new String[942][4];

public static void main(String[] args){
String[][] arr = new String[942][4]; //
init(arr);
getContrast(arr);
getPrint();
}

public static void init(String arr[][]){
int count = 0;
String[] array = null;
File file = new File(“consumption.csv”); //获取文件consumption.csv
try {
@SuppressWarnings(“resource”)
BufferedReader buf = new BufferedReader(new FileReader(file));     //读取文件
String s = null;
while((s=buf.readLine()) != null){
array = s.split(“,”);
arr[count][0] = array[0]; //将读取的数据中数据分别存到二维数组中
arr[count][1] = array[1];
arr[count][2] = array[2];
arr[count][3] = array[3];
count++;
}
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO 自动生成的 catch 块
e.printStackTrace();
}
}
public static void getContrast(String arr[][]){
float value1; //采用欧氏距离判断各个数据归属哪个类
float value2; 
float value3; 

while(iteration<500){ //循环执行500次，500次的作用数字大，才能聚类彻底，直到中心点不会在变
int count1 = 0;
int count2 = 0;
int count3 = 0;
float sum1_r = 0;
float sum1_f = 0;
float sum1_m = 0;

float sum2_r = 0;
float sum2_f = 0;
float sum2_m = 0;

float sum3_r = 0;
float sum3_f = 0;
float sum3_m = 0;

for(int i=1; i<941; i++){
//欧式算法公式 a=sqrt(pow(b,2)+pow(c,2)+pow(d,2))
value1 = (float) Math.sqrt(Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][1])-Float.parseFloat(a[0]), 2)+
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][2])-Float.parseFloat(a[1]), 2) + 
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][3])-Float.parseFloat(a[2]), 2));
value2 = (float) Math.sqrt(Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][1])-Float.parseFloat(b[0]), 2)+
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][2])-Float.parseFloat(b[1]), 2) + 
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][3])-Float.parseFloat(b[2]), 2));
value3 = (float) Math.sqrt(Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][1])-Float.parseFloat(c[0]), 2)+
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][2])-Float.parseFloat(c[1]), 2) + 
Math.pow(Float.parseFloat(arr[i][3])-Float.parseFloat(c[2]), 2));
if((value1<=value2)&&(value1<=value3)){ //选出3个value中值最小的
arr1[i][0] = arr[i][0]; //将值赋给新建的数组arr1
arr1[i][1] = arr[i][1];
arr1[i][2] = arr[i][2];
arr1[i][3] = arr[i][3];
sum1_r += Float.parseFloat(arr1[i][1]); //将赋的值相加，后面会用到
sum1_f += Float.parseFloat(arr1[i][2]);
sum1_m += Float.parseFloat(arr1[i][3]);
count1++; //计数
}else if((value2<=value1)&&(value2<=value3)){ //选出3个value中值最小的
arr2[i][0] = arr[i][0]; //将值赋给新建的数组arr2
arr2[i][1] = arr[i][1];
arr2[i][2] = arr[i][2];
arr2[i][3] = arr[i][3];
sum2_r += Float.parseFloat(arr2[i][1]);
sum2_f += Float.parseFloat(arr2[i][2]);
sum2_m += Float.parseFloat(arr2[i][3]);
count2++;
}else if((value3<=value1)&&(value3<=value2)){ //选出3个value中值最小的
arr3[i][0] = arr[i][0]; //将值赋给新建的数组arr2
arr3[i][1] = arr[i][1];
arr3[i][2] = arr[i][2];
arr3[i][3] = arr[i][3];
sum3_r += Float.parseFloat(arr3[i][1]);
sum3_f += Float.parseFloat(arr3[i][2]);
sum3_m += Float.parseFloat(arr3[i][3]);
count3++;

}
}
a[0] = String.valueOf(sum1_r/count1); //强制转换成String，将相加的和除以总个数，获得新的中心点，下同
a[1] = String.valueOf(sum1_f/count1);
a[2] = String.valueOf(sum1_m/count1);

b[0] = String.valueOf(sum2_r/count2); //强制转换成String
b[1] = String.valueOf(sum2_f/count2);
b[2] = String.valueOf(sum2_m/count2);

c[0] = String.valueOf(sum3_r/count3); //强制转换成String
c[1] = String.valueOf(sum3_f/count3);
c[2] = String.valueOf(sum3_m/count3);

iteration++;
}
}

public static void getPrint(){ //打印输出
int j1=0;
int j2=0;
int j3=0;
for(int i=0; i<arr1.length; i++){
if(arr1[i][0] != null){
System.out.println(“客户群1：”+arr1[i][0]+”,”+arr1[i][1]+”,”+arr1[i][2]+”,”+arr1[i][3]);
j1++;
}
}
//上面的算法可能不知道哪里有问题，只有下面加了这句!arr2[i][0].equals(arr1[i][0])才能正常运行，如何找到哪里的算法问题，也请大家多多指正
for(int i=0; i<arr2.length; i++){
if(arr2[i][0] != null&&!arr2[i][0].equals(arr1[i][0])){
System.out.println(“客户群2：”+arr2[i][0]+”,”+arr2[i][1]+”,”+arr2[i][2]+”,”+arr2[i][3]);
j2++;
}
}
for(int i=0; i<arr3.length; i++){
if(arr3[i][0] != null&&!arr3[i][0].equals(arr2[i][0])){
System.out.println(“客户群3：”+arr3[i][0]+”,”+arr3[i][1]+”,”+arr3[i][2]+”,”+arr3[i][3]);
j3++;
}
}
int v = j1+j2+j3;
System.out.println(“客户群1数量：”+j1+”,客户群2数量：”+j2+”,客户群3数量：”+j3+”,总数：”+v);
}

}

数据文件链接：https://pan.baidu.com/s/1Yjgu8Lqehf6VDCK5srRNBQ