基于weka的数据聚类分析实验.doc

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1、基于Weka的数据聚类分析实验姓名：覃丽萍专业：计算机应用技术学号：20610020471.实验基本原理及目的聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。在本实验中，我们对前面的“bank-data”作聚类分析，使用最常见的K均值（K-means）算法。下面我们简

2、单描述一下K均值聚类的步骤。K均值算法首先随机的指定K个簇中心。然后：（1）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；（2）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复（1）和（2），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。本次实验的目的，是通过利用Weka中提供的simpleKmeans方法对“bank-data”进行聚类分析，更深刻的理解k均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。2.数据的准备及预处理原始数据“bank-data.xls”是excel文件格式的数据，需要转换

3、成Weka支持的ARFF文件格式的。转换方法：在excel中打开“bank-data.xls”，选择菜单文件—>另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“bank-data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“bank-data.csv”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Openfile按钮，打开刚才得到的“bank-data.csv”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“bank-data.arff”，文件类型选择“Arffdatafiles（*.arff）”，这样得到的数

4、据文件为“bank-data.arff”。K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且WEKA会自动对数值型的数据作标准化。因此，对于ARFF格式的原始数据“bank-data.arff”，我们所做的预处理只是删去属性“id”，修改属性“children”为分类型。修改过程如下：在Ultredit中打开“bank-data.arff”，将@attributechildrennumeric改成如下：7图1修改children为分类型这样我们最

5、终得到的数据文件为“bank-data.arff”，含600条实例。3.实验过程及结果截图用“Explorer”打开刚才得到的“bank-data.arff”，并切换到“Cluster”。点“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”，这是WEKA中实现K均值的算法。点击旁边的文本框，修改“numClusters”为6，说明我们希望把这600条实例聚成6类，即K=6。下面的“seed”参数是要设置一个随机种子，依此产生一个随机数，用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置。我们不妨暂时让它就为10。选中“Clus

6、terMode”的“Usetrainingset”，点击“Start”按钮，观察右边“Clustereroutput”给出的聚类结果如下：7图2实验结果也可以在左下角“Resultlist”中这次产生的结果上点右键，“Viewinseparatewindow”在新窗口中浏览结果。4.实验结果分析4.1实验结果下面对实验结果进行解释。观察图1，首先我们注意到结果中有这么一行：Withinclustersumofsquarederrors:1604.7416693522332这是评价聚类好坏的标准，数值越小说明同一簇实例之间的距离

7、越小。也许你得到的数值会不一样；实际上如果把“seed”参数改一下，得到的这个数值就可能会不一样。我们应该多尝试几个“seed”，并采纳这个数值最小的那个结果。例如我让“seed”取100，就得到：Withinclustersumofsquarederrors:1555.6241507629218我们该取后面这个。当然再尝试几个“seed”，这个数值可能会更小。7接下来“Clustercentroids:”之后列出了各个簇中心的位置。对于数值型的属性，簇中心就是它的均值（Mean），如cluster0的数值型变量age的均值3

8、7.1299；分类型的就是它的众数（Mode），如cluster0的分类型变量children的众数为3，也就是说这个属性上取值为众数值3（有3个孩子）的实例最多。对于数值型的属性，还给出了它在各个簇里的标准差（StdDevs）。最后的“ClusteredInstances”