数据挖掘kmeams算法实现聚类分析
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2012-01-11
15:20:55
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数据挖掘实验报告
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1. 数据来源描述
本次数据挖掘实验的数据源来自加州大学计算机与信息院，是
用于合成控制图时间序列聚类分析的一组数据。数据集中一共包含
600 组数据，每一组数据都有 60 个分量，也就是数据是 60 维的。数
据一共可以分成 6 个聚类，分别是：
1-100 Normal （正常）
101-200 Cyclic （循环）
201-300 Increasing trend （增加趋势）
301-400 Decreasing trend （减少趋势）
401-500 Upward shift （上升变化）
501-600 Downward shift （下降变化）
2. 数据预处理
由于本数据集的数据维数较多，所以本实验采用了结构体来存
储 60 维的数据，并使用指针来进行对数据的操作，以提高速度。
在数据预处理过程中，首先将数据从 data 文件中读出，后依次存入
结构体数组 dataset[600]中。
3. k-means 聚类算法
k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 n 个数据对象
划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象
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资源评论
zyx052014-09-30的确是可以运行,值得学习- wuyou1112014-06-12的确是可以运行，代码也算容易懂
caoyun90062013-08-28可以运行，代码易懂，不错的参考。- bfsgsh2013-07-02非常不错，很有参考价值，提供了分析的方法，并有比对的参考方案！
