spark 聚类java实现 如何和前台对接

以前做项目时候写的代码，数据是一维的，多维的也一样，把距离计算的改一改就行int term = Math.abs(dotlist.get(centerIndex[j]).x- dotlist.get(i).x);

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package uestc.dmlab.call;  

import java.io.BufferedReader;  

import java.io.FileReader;  

import java.security.KeyStore.Entry;  

import java.util.HashMap;  

import java.util.HashSet;  

import java.util.Iterator;  

import java.util.LinkedList;  

import java.util.List;  

import java.util.Map;  

import java.util.Random;  

import java.util.Set;  

public class Clustering {  

/** 

*  

* @param fileName 

*            文件中每个字段对应一个概率 

* @param k 

*            聚成k个类 

* @param minDistance 

*            聚类中心位移小于minDistance时停止迭代 

* @return 

*/  

public static HashMapString, Integer cluster(String fileName, int k,  

int minDistance) {  

try {  

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(fileName));  

ListDot dotlist = new LinkedListDot();  

String line;  

int count = 0;// 行数  

while ((line = br.readLine()) != null) {  

String s[] = line.split(",");  

Dot dot = new Dot();  

dot.isCenter = false;  

dot.isVirtual = false;  

dot.name = s[0];  

// if(s.length4){  

// System.out.println(line);  

// }  

dot.x = Integer.parseInt(s[3]);  

dotlist.add(dot);  

count++;  

}  

if (count  k) {  

k = count;  

}  

// 随机初始化k个聚类中心  

int centerIndex[] = new int[k]; // 存储k个中心点在dotlist中的索引  

int centerNum = k;  

while (centerNum  0) {  

int index = new Random().nextInt(count);  

if (!dotlist.get(index).isCenter) {  

centerNum--;  

dotlist.get(index).isCenter = true;  

centerIndex[centerNum] = index;  

}  

}  

// K个聚类  

Cluster[] clusers = new Cluster[k];  

boolean flag = true;  

while (flag) {  

flag = false;  

clusers = new Cluster[k];  

for (int i = 0; i  clusers.length; i++) {  

clusers[i] = new Cluster();  

}  

//System.out.println(clusers.length);  

// 找到离第i个点最近的聚类中心  

for (int i = 0; i  dotlist.size(); i++) {  

// 该点不是中心点也不是虚拟点就计算它与所有中心点的距离并取最小值  

// if(!dotlist.get(i).isCenter!dotlist.get(i).isVirtual){  

if (!dotlist.get(i).isVirtual) {  

int distance = Integer.MAX_VALUE;  

int c = 0;// 记录离该节点最近的中心点的索引  

for (int j = 0; j  k; j++) {  

int term = Math.abs(dotlist.get(centerIndex[j]).x  

- dotlist.get(i).x);  

if (distance  term) {  

distance = term;  

c = j;  

}  

}  

clusers[c].dots.add(i);  

}  

}  

// 重新计算聚类中心  

for (int i = 0; i  k; i++) {  

Cluster cluster = clusers[i];  

if (cluster.dots.size()  0) { //若该类中有点  

int sum = 0;  

for (int j = 0; j  cluster.dots.size(); j++) {  

sum += dotlist.get(cluster.dots.get(j)).x;  

}  

Dot dot = new Dot();  

dot.x = sum / cluster.dots.size();  

dot.isCenter = true;  

dot.isVirtual = true;  

// 新旧聚类中心的距离  

int term = Math.abs(dotlist.get(centerIndex[i]).x  

- dot.x);  

if (term  minDistance)  

flag = true;  

dotlist.add(dot);  

centerIndex[i] = dotlist.indexOf(dot); // 第i个聚类的中心改变  

}  

}  

}  

// 生成分类映射  

HashMapString, Integer map = new HashMapString, Integer();  

for (Dot dot : dotlist) {  

if (dot.isVirtual == false) {  

int className = -1;  

for (int i = 0; i  k; i++) {  

if (clusers[i].dots.contains(dotlist.indexOf(dot)))  

className = i;  

}  

map.put(dot.name, className);  

}  

}  

return map;  

} catch (Exception e) {  

e.printStackTrace();  

}  

return new HashMapString, Integer();  

}  

public static void main(String[] args) {  

MapString, Integer map = Clustering.cluster(  

"C:/Documents and Settings/Administrator/桌面/123.txt", 2, 0);  

IteratorMap.EntryString, Integer it = map.entrySet().iterator();  

while(it.hasNext()){  

Map.EntryString, Integer entry = it.next();  

System.out.println(entry.getKey()+","+entry.getValue());  

}  

}  

}  

class Dot {  

String name;  

int x;  

boolean isCenter;  

boolean isVirtual;  

}  

class Cluster {  

// 记录了该类中点的索引值  

LinkedListInteger dots = new LinkedListInteger();

用WEKA做聚类分析，得到聚类结果后,如何取得每个样本的数据

ClusterEvaluation eval = new ClusterEvaluation();

eval.setClusterer(KM);

eval.evaluateClusterer(ins);

//**这句获得了每条记录所属的clusterer

**/

double[] cnum = cl.getClusterAssignments();

求java聚类分析代码

k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类 算法实现起来应该很容易，就不帮你编写代码了。

k-means聚类算法的java代码实现文本聚类

K-MEANS算法:

k-means 算法接受输入量 k ；然后将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：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

具体如下：

输入：k, data[n];

（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];

（2） 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[n-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i;

（3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]=/标记为i的个数；

（4） 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。

算法实现起来应该很容易，就不帮你编写代码了。

用 k-means方法对下面的数据进行分类，k=3，要求用java写代码 怎么做

第一次迭代下,除了a4点,其他点都归为一类c1:(a1 a2 a3 a5);c2:(a4) 聚类中心：c1:(2,2);c2(5,4)（聚类中心的计算方式是平均类中所有点）

第二次迭代下,c1(a1 a2 a5);c2(a3 a4) 聚类中心c1:(4/3,5/3);c2(9/2 7/2)

第三次迭代下,c1(a1 a2 a5);c2(a3 a4) 聚类中心c1:(4/3,5/3);c2(9/2 7/2)结果已经稳定跳出循环

聚类算法，K-means算法的Java代码实现

这得分词+vsm+k-means啊。k-means算法网上应该不少，但是对文档的话，还得进行分词，构建矢量空间模型才能进行聚类啊。

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