调用WEKA包进行kmeans聚类（java）

所用数据文件:data1.txt @RELATION data1 @ATTRIBUTE one REAL @ATTRIBUTE two REAL @DATA 0.184000 0.482000 0.152000 0.540000 0.152000 0.596000 0.178000 0.626000 0.206000 0.598000 0.230000 0.562000 0.224000 0.524000 0.204000 0.540000 0.190000 0.572000 0.216000…

在Eclipse中调用weka包实现分类

1.如题. 最近写了一个FCM的聚类算法,希望能够可视化结果,因此一个想法是调用weka中的包,使自己的程序可以可视化.这里参考了网络上的方法,首先实现在Eclipse中调用weka包实现分类的功能. 步骤如下: 1. 到weka官网下载weka安装程序,并安装: 2.在weka安装目录:(我的是C://Program Files//Weka-3-6)找到两个jar包:weka.jar 和 weka-src.jar,以供下面使用: 3.在Eclipse中新建一个工程,并新建class: 4.在新…

k-means聚类JAVA实例

<mahout in action>第六章. datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集例如以下: 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1.从D中随机取k个元素.作为k个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇. 3.依据聚类结果.又一次计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数. 4.将D中所有元素依照新的中心…

php通过JavaBridge调用Java类库和不带包的自定义java类成功但是调用带包的自定义Java类报错，该怎么解决

php通过JavaBridge调用Java类库和不带包的自定义java类成功但是调用带包的自定义Java类报错,Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"),报找不到库. 解决方法:把所要用的jar,放到你的java/jre/lib/ext下,需要重启javaBridge . mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar \json-lib-2.2.3-jdk13.jar等等.…

转载： scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正转载请注明出处 ======================================…

4.无监督学习--K-means聚类

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的…

【Java】K-means算法Java实现以及图像切割

1.K-means算法简述以及代码原型数据挖掘中一个重要算法是K-means.我这里就不做具体介绍.假设感兴趣的话能够移步陈皓的博客: http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 讲得非常好总的来讲,k-means聚类须要下面几个步骤: ①.初始化数据 ②.计算初始的中心点,能够随机选择 ③.计算每一个点到每一个聚类中心的距离.而且划分到距离最短的聚类中心簇中 ④.计算每一个聚类簇的平均值,这个均值作为新的聚类中心,反复步骤3…

二分Kmeans的java实现

刚刚研究了Kmeans.Kmeans是一种十分简单的聚类算法.可是他十分依赖于用户最初给定的k值.它无法发现随意形状和大小的簇.最适合于发现球状簇.他的时间复杂度为O(tkn).kmeans算法有两个核心点:计算距离的公式&推断迭代停止的条件.一般距採用欧式距离等能够随意.推断迭代停止的条件能够有: 1) 每一个簇的中心点不再变化则停止迭代 2)全部簇的点与这个簇的中心点的误差平方和(SSE)的全部簇的总和不再变化 3)设定人为的迭代次数.观察实验效果. 当初始簇心选择不好的时候聚类的效果会非常…

第一周-调用weka算法进行数据挖掘

第一周-调用weka算法进行数据挖掘简单数据集data.txt @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute humidity numeric @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,…

Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为.兴趣等来构建推荐系统. 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低,而不同子集元素的差异度尽可能高.简而言之,就是通过聚类算法处理给定的数据集,将具有相同或类似的属性(特征)的数据划分为一组,并且不同组之间的属性相差会比较大. K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法…

websphere OSGi应用环境下服务调用saaj包加载问题分析报告

websphere OSGi应用环境下服务调用saaj包加载问题分析报告作者:bingjava 版权声明:本文为博主原创文章,转载请说明出处:http://www.cnblogs.com/bingjava/p/5254302.html. 今天业务部门的开发同事在客户现场部署系统时,出现了saaj类加载问题,本楼主经过一番java代码的翻阅,最终问题得到解决,在此进行记录. 故障情况说明系统简称基于osgi业务应用系统故障名称系统在客户生产环境:websphere7.0,基于osgi的应…

Unity调用Android的两个方式：其一、调用jar包

unity在Android端开发的时候,免不了要调用Java:Unity可以通过两种方式来调用Android:一是调用jar.二是调用aar. 这篇文章主要讲解怎么从无到有的生成一个jar包,然后unity怎么调用jar. 一.通过Android studio生成jar包. 首先,在Android studio上面新建一个工程. 选择你要发布的Android 版本,注意:要和unity保持一致. 选择empty activity 默认的activity name不用动,直接点finish 找到u…

Loadrunner11.0调用Jar包

又好几天不写东西了,是不是意味着最近没有大的进步,时时敲打自己. 今天把loadrunner如何调用Jar包搞定了,现在把配置的过程中需要注意的东西写下来,分享给小伙伴儿,减少他们在前行路上的弯路. 声明:我只对以下环境负责,因为稳定的测试环境对于一个测试人员来说,是非常重要的,所以,我轻易不会用最新东西,因为有太多的兼容性的东西,需要大家扒拉扒拉的去弄. 我使用的是:Loadrunner11.0,Jdk1.6 1.设置Java开发环境: 在操作系统上设置:JAVA_HOME,CLASSPATH…

Mahout系列之----kmeans 聚类

Kmeans是最经典的聚类算法之一,它的优美简单.快速高效被广泛使用. Kmeans算法描述输入:簇的数目k:包含n个对象的数据集D. 输出:k个簇的集合. 方法: 从D中任意选择k个对象作为初始簇中心: repeat; 根据簇中对象的均值,将每个对象指派到最相似的簇: 更新簇均值,即计算每个簇中对象的均值: 计算准则函数: until准则函数不在发生变化. Kmeans 算法的优缺点: 1)优点 (1)k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单.快速. (2)对处理大数据集,该算法是…

html实现调用jar包

整体思路:html引用URL protocol-本地注册表key,key对应某一c#写的exe可执行文件,由exe可执行文件调用cmd,cmd执行jar包. 1.添加注册表: Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CLASSES_ROOT\Print] "URL Protocol"="d:\\Print\\SupplementPrint.exe" @="PrintProtocol" [HKEY_CL…

数学模型：3.非监督学习--聚类分析和K-means聚类

1. 聚类分析聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分,划分后每个群组内部各对象相似度很高,而不同群组之间的对象彼此相异度很高. *** 回归.分类.聚类的区别 : 有监督学习 --->> 回归,分类 / 无监督学习 --->>聚类回归 -->>产生连续结果,可用于预测分类 -->>产生连续…

一步步教你轻松学K-means聚类算法

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超 2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法目…

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

winform调用jar包

因为工作需要,需要做一个数据上传的程序,客户规定的是:数据接口采用http连接,采用JSON-RPC轻量级远程调用协议.所以决定用winform做一个管理界面(其中还包括其他的功能),java完成数据的传输,用winform调用jar包来完成客户需求. 具体做法如下(参考至http://blog.csdn.net/black0707/article/details/5769366,后期我做了一些备注和调整): 一.将已经编译后的java中Class文件进行打包:打包命令JAR 如:将某目录下的所…

（转载）Python 的 JPype 模块调用 Jar 包

Python 的 JPype 模块调用 Jar 包背景与需求最近学习并安装使用了HttpRunner框架去尝试做接口测试,并有后续在公司推广的打算. HttpRunner由Python开发,调用接口时需要依赖Python:而大多数公司的扩展工具包使用Java编写,测试同学使用Python重新实现不显示. 目前网上的资料均停留在对单个JAR包的引用于使用上,对于使用多个有依赖关系的JAR包的方法并未提及. JPype介绍 1. JPype是什么: JPype是一个能够让 python 代码方便…

Python调用jar包中的方法

[本文出自天外归云的博客园] 需求最近在后台项目代码中一段自定义的AES加解密的程序在平时的测试工作中应用频繁.因为写脚本经常会需要使用,而经过各种尝试,比如jpype等,都不尽如人意.最后转换思路找到了一种好方法: 1. 将java项目打成jar包: 2. 设定jar包的Main-class属性: 3. 在python中通过subprocess执行jar包. 修改main函数打jar包在intellij中打jar包: 1. File--> Project Structure... -->…

[转]python进行中文文本聚类（切词以及Kmeans聚类）

简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词去除停用词构建…

【转】使用scipy进行层次聚类和k-means聚类

scipy cluster库简介 scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical clustering 和 agglomerative clustering(凝聚聚类) 聚类方法实现:k-means和hierarchical cl…

如何制作Jar包并在android中调用jar包

android制作jar包: 新建android工程,然后右击,点击导出,选择导出类型为Java下的JAR file,在java file specification 中不要选择androidmanifest.xml和res文件夹,就可以了.否则在调用jar包的时候会出现“Error generating final archive: Found duplicate file for APK: AndroidManifes”这个错误. 如果在android用调用jar包,需要在工程的属性的Jav…

k-means算法Java一维实现

这里的程序稍微有点变形.k_means方法返回K-means聚类的若干中心点.代码: import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; public class Prophet_kmeans { private static final int MAXK = 100; private static int n = 0; private static int K = 0; private static ArrayList<Doubl…

python实战===用python调用jar包（原创）

一个困扰我很久的问题,今天终于解决了.用python调用jar包很简单,但是网上的人就是乱转载.自己试都不试就转载,让我走了很多弯路背景:python3.6 32位 + jre 32位 + windows64位首先环境搭建:安装jpype,安装的时候输入 pip install jpype1 (后面要加一个1) *一定要注意 jre和python的位数一定要一样的安装jre 根据你的python版本选择对应位数的jre文件http://www.oracle.com/techne…

（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…