变量聚类分析在行业分类方面的应用_百度文库
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变量聚类分析在行业分类方面的应用
毕​业​论​文​,​纯​自​己​写​的​,​连​翻​译​都​是​自​己​翻​译​的​!​!​希​望​能​够​给​各​位​的​毕​论​有​个​参​考​,​因​为​自​己​不​眠​不​休​每​天​转​钟​睡​倒​腾​了​个​把​月​,​要​这​么​点​儿​分​儿​不​为​过​吧​,​,​(​*​^​_​_​^​*​)​ ​嘻​嘻​…​…
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聚类分析和判别分析在股票投资中的应用52
陈琦：聚卖分析和判别分析在股票投资中的应用；金融领域；聚类分析和判别分析在股票投资中的应用；陈琦；（山西财经大学；管理科学与工程学院，山西；太原０３０００６）；【摘要］本文以股票市场中的地产板块个股为例，利用；特点；进一步加以讨论；［关键词］股票投资；聚类分析；判别分析；［中图分类号】Ｆ８３２．４８［文献标识码】Ａ【文；引言；性分类处理，致使许多分类带有主观
陈琦：聚卖分析和判别分析在股票投资中的应用金融领域聚类分析和判别分析在股票投资中的应用陈琦（山西财经大学管理科学与工程学院，山西太原０３０００６）【摘要］本文以股票市场中的地产板块个股为例，利用聚类分析方法将其进行系统分类，并且详细分析每类公司特点。然后利用判别分析方法将待分析的股票进行判别归类，以便进行进一步研究。最后在得出一些有意义结论的同时进一步加以讨论。［关键词］股票投资；聚类分析；判别分析［中图分类号】Ｆ８３２．４８［文献标识码】Ａ【文章编号］１００５―６４３２（２０１１）２６―００６９―０４１引言性分类处理，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示客观事物的内在本质差别和联系，特别对于多因素、证券投资是随着市场经济的发展和资本市场的建立应多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确的分类。聚类运而生的。证券投资分析是指人们通过各种专业性分析方分析不仅可以用来对样品进行分类，而且可以用来对变量进法，对影响证券价值或价格的各种信息进行综合分析以判行分类。对于多因素、多指标的分类问题，聚类分析可以实断证券价值和价格及其变动的行为，是证券投资过程中不现较为准确的分类。聚类分析的目的在于使类间对象的同质可或缺的一个重要环节。证券投资的分析方法包括基本分性最大化和类与类将对象的异质性最大化。至于聚类分析方析方法和技术分析方法。基本分析分为宏观经济分析、行法的基本原理和详细过程，在这里不作赘述。业分析和公司分析。公司分析主要是通过对公司财务报告２．２指标选择与样本数据的分析，找出公司内在价值低于现行价格和财务状况、经目前评估上市公司基本面状况最为核心的财务能力指营成果俱优的公司，作为选股和投资决策的依据。公司分标是上市公司的赢利能力、成长能力和偿债能力。公司的析是基础分析的核心，由于投资者进行证券分析的目的是股本扩张能力也是反映经营业绩是否良好的重要指标。由为了找出具有投资价值的股票，公司是股票的载体，对公此，本文在上市公司财务指标中选取如下反映这些能力的司进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是七项重要指标：每股收益ＥＰＳ（＋）、流动比率ＣＲ否具有投资价值。（＋）、速动比率ＡＲ（＋）、应收账款周转率（＋）、净资２聚类分析产收益率ＲＯＥ（＋）、主营业务收入增长率ＩＮＣＯＭＥ（＋）、净利润增长率ＰＲＯＦＩＴ（＋）。２．１聚类分析的基本思想本文以地产行业为例，从沪深６７家地产类上市公司在经济、社会、人口研究中，存在着大量分类研究、构中，随机选取１６家上市公司２０１０年第一季度相关信息进造分类模式的问题。过去人们主要靠经验和专业知识，做定行分析。如表ｌ所示。表１１６家地产上市公司２０１０年第一季度财务指标股票名称每股收益流动比率速动比率应收账款周转率净资产收益率净利润增长率主营业务收入增长率金融街０．０４２．４２５１１．０１８ｌ１．３４２４Ｏ．６４１．９５７８１３６．６２１２保利地产Ｏ．１６２．３３１３ｏ．５８１７９．７７４８２．１６６０．５３６７８９．４３６３ＳＴ兴业一０．０４Ｏ．０２７Ｏ．０２７６０．５３５―４．３ｌ一２１２．５８２３一１００ＳＴ海鸟０．０００４Ｏ．１１４２０．１１４２１１．４３４３ｏ－２５―４５３５．９８７―４６．７８７９卧龙地产０．０３８１．８７９９Ｏ．７３０２７．７６０８２．２２Ｏ．８９７３８．３７５８外高桥０．０３５０．９１８６０．４６６３３．１１１９Ｏ．８２２７７．９９９４一１０．１６４５金地集团０．２６２．４１５４Ｏ．６２０９５８１．５４４２７．３ｌ１４００．７８３４４０２．８７５ｌ万科ＡＯ．１１．８１２４ｏ．４８０８１３．４０２２．８９３２．３４６５―８．０７６万方数据２０１１．６珊圃金融领域中国市场２０１１丰第２６期（总第６３７期）续表股票名称每股收益流动比率速动比率应收账款周转率净资产收益率净利润增长率主营业务收入增长率ＳＴ中房一０．０１１８２．２２０ｒ７Ｏ．４０２ｌ１９０．６７―２．２８―４００．３２１―６４．８１７６中粮地产Ｏ．０２２．０５５３０．５２３２４．６１０９Ｏ．６２１７２．０３３８１９１．４９０８ＳＴ珠江Ｏｏ－９ＩＤ５Ｏ．５３１３５９．６４７７―０．０３３４．４３６７１．８２５４滨江集团０．１４１．６１２６０．６４２５３７．０７０４５．２６７００．５１７９３２２．４２２９ｓｌｒ东源０．０５６５１．９８０５５１．９８０５２７．８９３．０９５８１．０４５８―２９．６３４７阳光股份０．５７１．２５”０．５８４ｌ１６５．３９５８１３．５７４７７．９９１９４３３．８４４２海德股份０．０５７１２．５６９１．６１２１０．５１６２４．７５２３８．２５４１１６７．２４２嘉凯城０．１ｌ１．４５９０．６８７３７．５５４３４．９７２８．３９６３３４．８１３９２．３聚类分析的过程和结果（３）、ｓＴ中房（９）两只股票；第四类有卵珠江（１１）为了区分房地产板块中不同基本面的上市公司，以便一只股票；第五类有ｓＴ海鸟（４）一只股票；第六类有更好地了解不同公司的特征财务状况，我们对经标准化处金地集团（７）和阳光股份（１４）两只股票；第七类有ＳＴ理后的样本数据以上述给出的七个财务指标为变量，使用东源（１３）一只股票。根据以上图标和分类结果，我们ＳＰＳＳ软件进行系统聚类分析。认为其具有一定的合理性，从中可以发现以下问题并且得出一定的结论。表２案仞处理汇总‘＾２．４聚类结果分析案例第一类中的六只股票所属的公司无一例外都是中国比有效缺失总计较著名的房地产企业，这些企业在地产行业经营多年，大Ｎ百分比Ｎ百分比Ｎ百分比都是地产中的蓝筹股，具有较高的每股收益率和净资产收１６１００．Ｏ０Ｏ．０１６１００．Ｏ益率，具备较强的赢利能力。流动比率和速冻比率处在合理的范围，证明企业的偿债能力较强。主营业务收入增长率和净利润增长率处于地产板块中游，证明这些企业股本由表２可知，所选取的１６家上市的财务数据在进行扩张能力不强，企业处于成熟期。第一类企业的股票有一标准化后全部有效，有效度达到１００％。定的投资价值，但其成长性稍差，投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类成熟期的绩优企业进行投资。第二类中的！三只股票所属的公司都是在中国地产行业中处于中游地位的企业。这些企业同样具有较高的每股收益率和净资产收益率，具备较强的赢利能力。流动比率、速动比率、应收账款周转率都处于合理的范围，证明企业的资金使用和运转情况正常。主营业务收入增长率和净利润增长率稍大于第一类企业，处于地产板块中上游，证明此类公司股本扩张能力较强，企业以较高的速度保持增长，处于企业发展期的末期。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。第三类中的两只股票分别为ＳＴ兴业和ＳＴ中房，这两类企业的简称前标有“ｓＴ”字样，查看这两个企业的财务报表和财务指标不难看出他们被特别处理的原因。两只案倒处理汇总图股票的每股收益率、净资产收益率、主营业务收入增长率和净利润增长率都为负值，而且翻看这两个企业的财务报利用ＳＰＳＳ软件进行分析，可以得到组间平均连接图、表可以发现在２００９－－２０１０年两年企业的净利润为负值。群集图和案例处理汇总图。由于篇幅有限，笔者只将案例这证明了两个企业在近两年的经营方面发生了重大问题，汇总图列出。根据对三个图的分析结果，我们将１６只股并且没有好转的迹象。投资者在对这类股票进行投资时，票大致分为七类：第一类有金融街（１）、中粮地产一定要谨慎。（１０）、卧龙地产（５）、外高桥（６）、万科Ａ（８）、保利第四类中只有一只股票ｓＴ珠江。这只股票和第三类地产（２）六只股票；第二类有滨江集团（１２）、嘉凯城中的两只股票比起来，有自己的特点。这个企业的每股收（１６）、海德股份（１５）三只股票；第三类有ｓｒ兴业益率、净资产收益率分别为０和负值，表明企业的赢利能珊固２０１１．６万方数据练琦：聚类分析和判别分析在股票投资中的应用力很弱。但其主营业务增长率很快，甚至远大于前两类地产企业，处于地产板块的上游。企业的净利润增长率比之主营业务收入增长率显得很小。经过仔细查证我们发现，ｓｒ珠江成立于１９９２年，以前主要经营范围是工业投资、热带种植业和海产养殖，由于上述经营项目在近年都处于金融领域发外，其营业范围涉及高新技术项目开发、生产与销售；计算机软、硬件开发、销售、计算机系统集成；销售建筑材料、装饰材料、电子元器件、通信器材、金属材料日用百货等。近年来，该公司在房地产方面经营不善，导致大量资金和资产冻结，所以其流动比率和速动比率很大，主营业务收入增长率为负值，但是该公司在其他的经营项目，特别是高新技术方面发展较快，经营较好，所以其净利润增长率较大。投资者可根据自己的投资理念和即时的衰退期，企业开始进行房地产投资，由于经营得当，再加上国家政策和板块操作等原因，公司这两年在房地产方面发展很快。但是由于其早期经营项目的亏损和拖累，公司近两年的净利润仍为负值，故标有“ｓＴ”字样。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。市场条件选择对此类特点的企业进行投资。３判别分析在对地产板块的部分股票进行聚类分析之后，我们根据聚类分析的结果和相关企业财务报表、重大事项等资料对各类企业的类型、财务和经营现状进行了分析。投资者第五类中有一只股票ｓＴ海鸟，这个企业每股收益率、净资产收益率都；『ｌＯＪ，，表明企业的赢利能力很弱。其最大的特点是其净利润增长率同比下降了４５．３５倍。查证其他材料后发现，海鸟发展公司自２００３年以来陷入困境，陆续失去许多房地产项目，并且未能开拓新的房地产储备项目，最近三年实际未进行房地产项目开发，主要靠存量房产出售及出租维持业务经营，企业业绩一落千丈，没有复此时欲判断另外的一只或几只地产股是否具有投资价值，在对其进行公司分析时，就可以采用判别分析的方法技术，确定欲判断的股票属于哪个类型，从而简化判断过程，进行更精确的判断。苏的迹象，企业正在期待重组。这样类型的企业没有投资价值。第六类中有金地集团和阳光股份两只股票，这两个企业的每股收益率、净资产收益率都较大，具备很强的赢利能力。主营业务收入增长率和净利润增长率处于地产板块上游，证明这些企业股本扩张能力很强，企业以很高的速度保持增长。流动比率、速冻比率、应收账款周转率都很大，这些数据更加证明企业正处在高速发展期，需要大量的资金，因此需要快速、大量的借款。投资者可根据自己本文从沪深６７家地产类上市公司中随机抽取一只股票万通地产（６００２４６）进行判别分析。万通地产２０１０年第一季度财务相关信息如表３所示。表３万通地产财务指标股票名称万通地产每股收益Ｏ．０１２流动比率１．９８５速动应收账款净资产比率０．５６６净利润增长率―５６．６１２主营业务收入增长率周转率７８．０６３收益率Ｏ．４一１．７７７的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。为了判断万通地产这只股票属于上述地产股聚类分析后的类型，我们对经标准化处理后的样本数据以上述给出的七个财务指标为变量，使用ＳＰＳＳ软件进行判别分析。在进行判别分析时，我们选择Ｆｉｓｈｅｒ甬数，判别的方法选用逐步判别法。前面的判别结果我们不做过多的第七类中有辨东源一只股票。盯东源是这１６只股票中聚合系数最大的一只股票，查看其财务数据不难发现其具有突出的特点。这只股票的每股收益率、净资产收益率都处于正常的范围，净利润增长率很大，处于地产行业上游，但是主营业务收入增长率却为负值。流动比率和速动比率都很大，处于地产行业的顶峰。查证相关资料后发现，ｓＴ东源的经营范围很广，除了其主营业务房地产开赘述，在这里我们省去判别分析前面的分析结果，仅对每组的分类函数（即Ｆｉｓｈｅｒ线性判别函数）进行分析计算（见表４）。表４分类函数系数，，ｌ２８１７．４８６一１８５４．３６５―６４．９４４―７２．１０１―３．１０３一６２．６０ｌ―７９．６５４３３２８７．３４３―６８６９．９００―２６４．６８３―３５１．３５０一１０２．３３０一２７３．７０６―８３４．４２９４３７４．０４５―１１３５．１７０―２７．９１４一５０．１２４―３５．６６８一１９．７９３―７８．２０６５２５９０．３７８一６１３１．６４２―１８３．０８９―３３２．７１９―２９３．７５５―２３７．７３０一１１６７．１０４６一１８４４．６０９３１５０．３９７１６６．２４６２１４．５６０３８．３６３１４６．９５２―３２１．３８２７―２６１６７．０９９５７１３１．０３ｌ２０５７．０６８２６７０．９７４７９０．１７７２１４１．３６５―５９３４１．８６５Ｚａ目ｃｏｒｅ（ｘ２）Ｚｓｃｏｒｅ（物）Ｚ￥ｏｏｒｅ（ｚ４）Ｚ￥ｃｏｌ＇ｅ（≈）ＺｓＰｘ）ｒｅ（％）Ｚｓｃｏｒｅ（斯）２５２４．２３９一５２０３．３２４一２０５．８５７一２５３．３３９一４３．４０６一２０３．３２０一４６１．６８９（常量）注：Ｆｉｓｈｅｒ的线性判别式函数。由表４中的结果可以说明，Ｙ＝ｌ这一组的分类函。数为：万方数据２０１１．６珊扣金融领域Ｚ＝一４６１．６８９＋２５２４．２３９菇２―５２０３茗３―２０５．８７５―２５３．３３９菇５－４３．４０６聋６－２０３．３２０菇７Ｘ４中国市场２０１１年第２６期（总第６３７期）一类股票的特性和市场条件选择对万通地产这只股票进行投资。，，＝２这一组的分类函数为：五＝－７９．６４５＋８１７．４８６菇２―１８５４．３６５菇３―６４．９４４算４－７２．１０１菇５－３．１０３戈６―６２．６０１Ｘ７４结论聚类分析和判别分析相结合，能全面的研究上市公司股票的内在价值，全面反映上市公司的赢利能力和成长性，缩小研究范围，确定投资价值，降低投资风险。总Ｙ＝３这一组的分类函数为：工＝一８３４．４２９＋３２８７．３４３戈２―６８６９．９戈３―２６４．６８３名４―３５１．３５Ｘ５一１０２．３３茹６―２７３．７０６Ｘ７之，在证券投资中有着非常广泛的应用价值。本文上述的研究只是为广大证券投资者提供聚类和判别分析的方法，并将方法的具体过程作了详细的描述和分析。投资者在具Ｙ＝４这一组的分类函数为：工＝一７８．２０６＋３７４．０４５髫２―１１３５．１７茗３―２７．９１４ｘ４―５０．１２４Ｘ５―３５．６６８．１７６―１９．７９３鼽体应用时，还可以收集上市公司其他方面的信息或者对其他板块的公司进行分析，对这些上市公司的分类和判别进行更加全面细致的研究。参考文献：［１］何晓群．多元统计分析［Ｍ］．北京：中国人民大学出版社，２００７：５４―１２６．［２］周洪力，董景荣．上市公司投资价值的ＦＩＳＨＥＲ判别分析［Ｊ］．统计与决策，２００６（１４）：４４―４６．【３］任志娟．ＳＰＳＳ中判别分析方法的正确使用［Ｊ］．统计与决策，２００６（２）：１５７．，，＝５这一组的分类函数为：正＝一１１６７．１０４＋２５９０．３７８Ｘ２―６１３１．６４２茹３―１８３．０８９茁。一３３２．７１９菇５―２９３．７５５‰一２３７．７３聋，ｙ＝６这一组的分类函数为：五＝一３２１．３８２―１１８４．６０９髫２＋３１５０．３９７菇３＋１６６．２４６髫４＋２１４．５６菇５＋３８．３６３茗６＋１４６．９５２茗７ｙ＝７这一组的分类函数为：＾＝一５９３４１．８６５―２６１６７．０９９茗２＋５７１３１．０３１毛＋２０５７．０６８茹４＋２６７０．９７４托＋７９０．１１７‰＋２１４１．３６５嘶我们将表３中的万通地产的财务指标带人工一石这七个函数中，得到．厂１最大，所以我们将万通地产分类到较大的分类函数值中即第一类公司中。投资者此时可以根据第（上接Ｐ６６）［Ｊ］．金融理论与实践，２００４（１０）．［７］周，＇ｂＪＩＩ．利用金融市场支持节能减排工作［Ｊ］．绿叶，２００ｒ７（７）．［８］匡国建．促进节能环保的金融政策和机制研究：国际经验及启示［Ｊ］．南方金融，２００８（７）．［９］任卫峰．低碳经济与环境金融创新［Ｊ］．上海经济研究，２００８．［１０］关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｆｉｎａｎｃｅｌ．ｊＩｊ．ＣＯＩｌｌ．ｅｎ／ｎｅｗｓ／２００７―０ｒ７―３Ｉ／０００００２４８９０９８．ｈｔｍ／．［１１］国银监会关于印发《节能减排授信工作指导意见》的通知（银监发［２００７］８３号）［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔｕｄｙ３６５．ｃｎ／【干乍者简介】陈琦（１％６一），男，山西太原人，山西财经大学管理科学与工程学院硕士研究生，研究方向：房地产投资与评估。忐觜、Ｅ：；！二艳五、ｇ；、，蕊＾盘咛奢峤‘ｆ爷÷，沁写！：她ｉ＾：Ｉ、？二弛：；ｇ她：ｉｔ：：；！≯氛，＝五！；樾“ｑ！：琦妻；．＼ｅ：≈掣；、±：雀也五譬：＂＃；＝：≯ｅ舭：；！：她茗一夸２二Ｎ：‘２：池譬、钳２二池矗ｇ：；、＾＃０ｂａｉｋｅ／１０５７９．ｈｔｍＬ［１２］陈雁．商业银行践行社会责任的国际借鉴［Ｊ］．经济与管理，２００８（６）．［１３］杨凯生．“绿色信贷”建设的关键：政府、企业和银行要形成合力――中国工商银行行长杨凯生接受记者采访［Ｊ］．特别策划，２００８（４）．［１４］葛丰．推行“绿色信贷”难以顺风顺水［Ｊ］．环境经济，２００７（９）．［作者简介】王帅（１９８６一），男，北京人，硕士，研究方向：绿色金融。万方数据跚固２０１１．６包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、生活休闲娱乐、文学作品欣赏、应用写作文书、专业论文、高等教育、聚类分析和判别分析在股票投资中的应用52等内容。
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聚类分析在用户分类中的应用
08:35 来源：
什么是聚类分析？&
聚类分析属于探索性的方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。
聚类分析的基本过程是怎样的？&
选择聚类变量
找出各类用户的重要特征
聚类解释&命名
选择聚类变量&
在设计问卷的时候，我们会根据一定的假设，尽可能选取对产品使用行为有影响的变量，这些变量一般包含与产品密切相关的用户态度、观点、行为。但是，聚类分析过程对用于聚类的变量还有一定的要求：&
这些变量在不同研究对象上的值具有明显差异；
这些变量之间不能存在高度相关。
因为，首先，用于聚类的变量数目不是越多越好，没有明显差异的变量对聚类没有起到实质意义，而且可能使结果产生偏差；其次，高度相关的变量相当于给这些变量进行了加权，等于放大了某方面因素对用户分类的作用。&
识别合适的聚类变量的方法：&
对变量做聚类分析，从聚得的各类中挑选出一个有代表性的变量；
做主成份分析或因子分析，产生新的变量作为聚类变量。
相对于聚类前的准备工作，真正的执行过程显得异常简单。数据准备好后，丢到统计软件（通常是spss）里面跑一下，结果就出来了。&
这里面遇到的一个问题是，把用户分成多少类合适？通常，可以结合几个标准综合判断：
看拐点（层次聚类会出来聚合系数图，如右图，一般选择拐点附近的几个类别）
凭经验或产品特性判断（不同产品的用户差异性也不同）
在逻辑上能够清楚地解释
找出各类用户的重要特征&
确定一种分类方案之后，接下来，我们需要返回观察各类别用户在各个变量上的表现。根据差异检验的结果，我们以颜色区分出不同类用户在这项指标上的水平高低。如下图，红色代表&远远高于平均水平&，黄色代表&平均水平&，蓝色代表&远远低于平均水平&。其他变量以此类推。最后，我们会发现不同类别用户有别于其他类别用户的重要特征。&
聚类解释&命名&
在理解和解释用户分类时，最好可以结合更多的数据，例如，人口统计学数据、功能偏好数据等等(如下图）&&最后，选取每一类别最明显的几个特征为其命名，就大功告成啦！&
参考资料：&
《社会统计分析方法&&spss软件应用》
(责任编辑：黑阳)
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英语翻译数据挖掘是从数据库中发现隐含的、新颖的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程,目前已经在许多领域得到了广泛的应用.而聚类分析是数据挖掘领域最为重要的技术之一,聚类分析是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个簇的过程.通过聚类生成的簇是一组对象的集合,同一个簇中的对象彼此相似,不同簇中的对象相异.而在诸多聚类算法中,K-means聚类算法是最为经典的.K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法,该算法有着思想简单易行,对大规模数据的挖掘具有高效性和可伸缩性,时间复杂性接近线性等优点.但是该算法也存在缺点：算法对初值敏感；初值采用随机,算法不够稳定；算法易陷入局部极小,并且一般只能发现球状簇；聚类个数K需要预先给定.本文主要是介绍和分析传统K-means聚类算法并了解K-means聚类算法的优点和缺点,最后对K-means聚类算法进行改进.该改进主要针对K-means聚类算法对初值的依赖性这个特点进行改进.改进主要是通过一些算法进行初始点的选择,这样就克服了K-means算法不稳定等缺点,并能够使聚类结果更加精确.主要工作内容和研究成果如下：1.介绍和分析K-means聚类算法的思想,并实现该算法.然后通过一些数据来了解该算法的优缺点.2.对K-means聚类算法的缺点进行改进,主要针对K-means聚类算法对初值的依赖性这个特点进行改进.采用两种改进方法,第一种借鉴Huffman思想,第二种借鉴贪心算法思想和Kruskal算法的思想.不要使用google翻译和有道翻译等!
Data mining from a database found implied, novel, a potential value of decision-making process of the knowledge and rules in many areas, has been widely used. And clustering analysis is the most important data mining field technology of clustering analysis is put physics or abstract collections of objects into the object by similar composed of multiple cluster process. By clustering generated clusters are a group of collections of objects, the object in the same clusters resemble each other, different with different objects in the cluster. And in many clustering algorithms, K - means clustering algorithm is the most classic.K - means algorithm is a kind of typical clustering algorithm based on division, this algorithm has thought is simple, and the mining of large-scale data with efficiency and scalability, time complexity close to linear, etc. But this algorithm also exists weakness: algorithm
Using random initial value, the algorithm Algorithm easily into the local minimum, and only commonly fou The cluster number K need to be given.This paper mainly introduces and analyses tradition K - means clustering algorithms and understand K - means clustering algorithm, and finally the advantages and disadvantages of K - means clustering algorithm was improved. This improvement mainly for K - means clustering algorithm's dependence on initial value this characteristic is improved. Improvement mainly through some algorithm of the initial points, so choose overcomes K - means algorithm unstable, and can make the disadvantages such as clustering results more precise.Main content and research results are as follows:
1. Introduction and analysis K - means clustering algorithms, and realize the ideological algorithm. Then through some data to understand the advantages and disadvantages of this algorithm.2. The K - means clustering algorithm improved the shortcomings, mainly for K - means clustering algorithm's dependence on initial value this characteristic is improved. Using the two improved methods for reference, the first kind, the second kind of reference Huffman thought Kruskal algorithm greedy algorithm of thoughts and ideas.