譚琳

摘要：由于聚類技術(shù)的不斷發(fā)展，近幾年運用范圍越來越大，在生物學上，營銷分析學上，在對Internet上的Web中文檔管理上都有很大的運用。但是這些跨領(lǐng)域，跨專業(yè)的運用需要一個公用平臺來實現(xiàn)，這就是本篇文章提倡的基于Java來實現(xiàn)聚類分析。

關(guān)鍵詞：聚類技術(shù)、Java

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）08-1894-06

1 研究背景

JAVA是一種跨平臺的語言，靈活性比較大，運用范圍廣，能運用到各種系統(tǒng)和領(lǐng)域中。聚類技術(shù)最近幾年越來越受到大家的追捧，聚類算法的應(yīng)用也得到了推廣，在生物學上，聚類能通過基因和蛋白質(zhì)的這兩類的分類或者聚類，對種群中固定結(jié)果的重新認識和分析，從而推導(dǎo)出不同的植物或者動物種類：在市場關(guān)系上，市場分析人員也可以通過聚類發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)中不同的客戶群體，對這些群體的不相同類的特征進行模式刻畫，從而能預(yù)測某客戶群體的購買類型。不僅如此，聚類也能對internet上的web中的文檔或者文件進行分類，而發(fā)現(xiàn)對人們有價值的知識，此外聚類還可以對其他方法進行預(yù)處理過程，對這些方法起輔助作用。

基于JAVA的聚類分析的實現(xiàn)，給聚類技術(shù)的推廣起到推風助浪的作用，使得聚類技術(shù)能在更多的領(lǐng)域中拓寬。

2 聚類分析概念

聚類是運用數(shù)據(jù)對象之間的距離，并運用相關(guān)的聚類分析原則將對象逐一劃分到多個簇（clusters）中。每一個簇中中也包含了多個相同類屬對象，同一個簇鐘的對象之間的相似度要比不同簇的相似度大，最終的聚類能使得各簇種對象的相似度最小，這樣就達到聚類的目的了。這樣的聚類分析不僅可以對數(shù)據(jù)分析和知道的挖掘提供數(shù)據(jù)依據(jù)，也可以解開事物數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和區(qū)分，這使得聚類分析愛成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中不可缺少的成員。

3.2 層次聚類

層次聚類是根據(jù)凝聚或分裂的層次分解形式對數(shù)據(jù)對象集合進行層次分解。分裂的方法是自頂向下的方法，首先把所有的數(shù)據(jù)對象點歸為一類，然后以此分裂成更小的類，分裂到每個對象能夠單獨在一個類中為止。凝聚與分裂的方法相反，是一種自底向上的方法，“底”在這里指的是單個數(shù)據(jù)點，首先以單個數(shù)據(jù)點作為一個類，然后對相近的數(shù)據(jù)對象進行合并歸納成新的類，直到所有的數(shù)據(jù)對象合并成一個類為止，這個類在層次上面叫著的最上層，整個運作過程是自底向上的方式運作。常用的算法有利用層次方法的平衡迭代歸約和聚類—BIRCH。

3.3 基于密度的方法

基于密度的方法就是讓最近區(qū)域密度值達到一定的標準，也就是有一個具體的閥值即對象的個數(shù)，還有就是該區(qū)域半徑值，以這些標準來對對象進行聚類。用這種方法的好處是避免了劃分方法中發(fā)現(xiàn)球狀簇的局限。例如基于高密度連接區(qū)域的密度聚類方法——DBSCAN。

3.4 基于網(wǎng)格的方法

基于網(wǎng)格的方法就是在網(wǎng)格接結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行聚類，我們將采用量化的方式把空間對象分成有限的數(shù)目單元，這樣就是對空間對象進行網(wǎng)格。這種算法有—CLIQUE算法。

3.5 基于模型的方法

基于模型的方式就是給定一個模型，根據(jù)模型的要求尋找最合適的對象的方法。在對象空間的密度數(shù)來構(gòu)建一個模型，通過統(tǒng)計數(shù)字自動來決定聚類的數(shù)目，從而去掉不需要的噪聲數(shù)據(jù)，使得聚類的方法更有力。這種方法有COBWEB算法，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)方法有SOM算法。

3.6 基于約束的方法

對數(shù)據(jù)的個體對象進行約束，或者設(shè)置聚類參數(shù)來約束，來進行聚類的方法。因為在我們的客觀世界中聚類的問題存在很多的約束條件，但是這些條件都是很發(fā)雜的，往往不被有效的利用出來，從而不能對這方法進行進行廣泛的推廣和應(yīng)用。這種方法有COD （Clustering with Ob2structed Distance）。

第三步：計算每個聚類中所有對象的均值，得出新的聚類中心。

第四步：對新的聚類中心重復(fù)上面的第二和第三步，并得到新的聚類中心，直止新的聚類點不再更新。得出最終的聚類中心。

初值的好壞直接影響到K—Means算法的最后結(jié)果，也可以因為初值的問題導(dǎo)致聚類的結(jié)果有天差萬別，因此要改變K—Means算法的初值的取法，是K—Means算法的改進的關(guān)鍵。

中心點的選取不同直接影響到聚類結(jié)果不同，因此初始聚類中心的選擇在 K—Means算法中非常重要。實際應(yīng)用中，我們即希望中心點能夠盡量分散，也希望這些中心點具有一定的代表性，這也是我們聚類的目的。我們運用一種基于試探性的算法---最大最小距離算法可以對初始聚類中心的選擇做出相對較好判斷，它能相對智能地確定最佳的初始聚類的中心，可以提高劃分初始數(shù)據(jù)集的效率，避免過去K—Means算法中選取初始聚類過于鄰近，而導(dǎo)致聚類結(jié)果不佳的情況。

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