聚类算法JAVA代码

① 人工智能是学什么的

人工智能是学什么的

目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的 社会 ，随着 科技 的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？

需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。

人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。

1.数学基础：

高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论；

2.算法积累：

神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；

3.编程语言:

至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；

4.技术基础：

计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；

人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。

该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

核心课程

ArtificialIntelligence人工智能

MachineLearning机器学习

AdvancedOperatingSystems高级操作系统

AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计

ComputationalComplexity计算复杂性

MathematicalAnalysis数学分析

AdvancedComputerGraphics高级计算机图形

AdvancedComputerNetworks高级计算机网络

② k-means算法怎么为对称矩阵进行聚类

几种典型的聚类融合算法：
1.基于超图划分的聚类融合算法
(1)Cluster-based Similarity Partitioning Algorithm(GSPA)
(2)Hyper Graph-Partitioning Algorithm(HGPA)
(3)Meta-Clustering Algorithm(MCLA)
2.基于关联矩阵的聚类融合算法
Voting-K-Means算法。
3.基于投票策略的聚类融合算法
w-vote是一种典型的基于加权投票的聚类融合算法。
同时还有基于互信息的聚类融合算法和基于有限混合模型的聚类融合算法。
二、基于关联矩阵的聚类融合算法——Voting-K-Means算法
Voting-K-Means算法是一种基于关联矩阵的聚类融合算法，关联矩阵的每一行和每一列代表一个数据点，关联矩阵的元素表示数据集中数据点对共同出现在同一个簇中的概率。
算法过程：
1.在一个数据集上得到若干个聚类成员；
2.依次扫描这些聚类成员，如果数据点i和j在某个聚类成员中被划分到同一个簇中，那么就在关联矩阵对应的位置计数加1；关联矩阵中的元素值越大，说明该元素对应的两个数据点被划分到同一个簇中的概率越大；
3.得到关联矩阵之后，Voting-K-Means算法依次检查关联矩阵中的每个元素，如果它的值大于算法预先设定的阀值，就把这个元素对应的两个数据点划分到同一个簇中。

Voting-K-Means算法的优缺点：
Voting-K-Means算法不需要设置任何参数，在聚类融合的过程中可以自动地的选择簇的个数 并且可以处理任意形状的簇。因为Voting-K-Means算法在聚类融合过程中是根据两个数据点共同出现在同一个簇中的可能性大小对它们进行划分的，所以只要两个数据点距离足够近，它们就会被划分到一个簇中。
Voting-K-Means算法的缺点是时间复杂度较高，它的时间复杂度是O(n^2);需要较多的聚类成员，如果聚类成员达不到一定规模，那么关联矩阵就不能准确反映出两个数据点出现在同一个簇的概率。

package clustering;import java.io.FileWriter;import weka.clusterers.ClusterEvaluation;import weka.clusterers.SimpleKMeans;import weka.core.DistanceFunction;import weka.core.EuclideanDistance;import weka.core.Instances;import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;import weka.filters.unsupervised.attribute.Remove;public class Votingkmeans2 extends SimpleKMeans { /** 生成的序列号 */ private static final long serialVersionUID = 1557181390469997876L; /** 划分的簇数 */ private int m_NumClusters; /** 每个划分的簇中的实例的数量 */ public int[] m_ClusterSizes; /** 使用的距离函数，这里是欧几里德距离 */ protected DistanceFunction m_DistanceFunction = new EuclideanDistance(); /** 实例的簇号赋值 */ protected int[] m_Assignments; /** 设定聚类成员融合阀值 */ private final static double THREASOD = 0.5; /** 生成一个聚类器 */ public void buildClusterer(Instances data) throws Exception{ final int numinst = data.numInstances(); // 数据集的大小 double [][]association = new double[numinst][numinst]; // 定义并初始化一个关联矩阵 int numIteration = 40; // 设置生成的聚类成员数 final int k = (int)Math.sqrt(numinst); // 设置K-Means聚类算法参数——簇数 for(int i = 0; i < numIteration; i++) { if(data.classIndex() == -1) data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); // 索引是从0开始 String[] filteroption = new String[2]; filteroption[0] = "-R"; filteroption[1] = String.valueOf(data.classIndex() + 1);// 索引是从1开始 Remove remove = new Remove(); remove.setOptions(filteroption); remove.setInputFormat(data); /* 使用过滤器模式生成新的数据集；新数据集是去掉类标签之后的数据集 */ Instances newdata = weka.filters.Filter.useFilter(data, remove); /* 生成一个K-Means聚类器 */ SimpleKMeans sm = new SimpleKMeans(); sm.setNumClusters(k); sm.setPreserveInstancesOrder(true); // 保持数据集实例的原始顺序 sm.setSeed(i); // 通过设置不同的种子，设置不同的簇初始中心点，从而得到不同的聚类结果 sm.buildClusterer(newdata); int[] assigm = sm.getAssignments(); // 得到数据集各个实例的赋值 /* 建立关联矩阵 */ for(int j = 0; j < numinst; j++) { for(int m = j; m < numinst; m++) { if(assigm[j] == assigm[m]) { association[j][m] = association[j][m] + 1.0 / numIteration ; } } } } System.out.println(); /* 将生成的关联矩阵写入.txt文件（注：生成的txt文本文件在e:/result.txt中） */ FileWriter fw = new FileWriter("e://result.txt"); for(int j = 0; j < numinst; j++) { for(int m = j; m < numinst; m++) { //由于关联矩阵是对称的，为了改进算法的效率，只计算矩阵的上三角 String number = String.format("%8.2f", association[j][m]); fw.write(number); } fw.write("\n"); } /* 处理关联矩阵，分别考虑了两种情况 ：1.关联矩阵中某个元素对应的两个数据点已经被划分到了不同的簇中 * 2.两个数据点中有一个或者两个都没有被划分到某个簇中。 */ int[] flag = new int[numinst]; int[] flagk = new int[k]; int[] finallabel = new int[numinst]; for(int m = 0; m < numinst; m++) { for(int n = m; n < numinst; n++) { if(association[m][n] > THREASOD) { if(flag[m] == 0 && flag[n] == 0) { // 两个数据点都没有被划分到某个簇中， int i = 0; // 将他们划分到同一个簇中即可 while (i < k && flagk[i] == 1) i = i + 1; finallabel[m] = i; finallabel[n] = i; flag[m] = 1; flag[n] = 1; flagk[i] = 1; } else if (flag[m] == 0 && flag[n] == 1) { // 两个数据点中有一个没有被划分到某个簇中， finallabel[m] = finallabel[n]; // 将他们划分到同一个簇中即可 flag[m] = 1; } else if (flag[m] == 1 && flag[n] == 0) { finallabel[n] = finallabel[m]; flag[n] = 1; } else if (flag[m] == 1 && flag[n] == 1 && finallabel[m] != finallabel[n]) { // 两个数据点已被划分到了不同的簇中， flagk[finallabel[n]] = 0; // 将它们所在的簇合并 int temp = finallabel[n]; for(int i = 0; i < numinst; i++) { if(finallabel[i] == temp) finallabel[i] = finallabel[m]; } } } } } m_Assignments = new int[numinst]; System.out.println("基于关联矩阵的聚类融合算法——Voting-K-Means算法的最终聚类结果"); for(int i = 0; i < numinst; i++) { m_Assignments[i] = finallabel[i]; System.out.print(finallabel[i] + " "); if((i+1) % 50 == 0) System.out.println(); } for(int i = 0; i < k; i++) { if(flagk[i] == 1) m_NumClusters++; } } /** * return a string describing this clusterer * * @return a description of the clusterer as a string */ public String toString() { return "Voting-KMeans\n"; } public static void main(String []args) { try {String filename="e://weka-data//iris.arff"; Instances data = DataSource.read(filename); Votingkmeans2 vk = new Votingkmeans2(); vk.buildClusterer(data); /* 要生成Voting-K-Means的聚类评估结果包括准确率等需要覆盖重写toString()方法； * 因为没有覆盖重写，所以这里生产的评估结果没有具体内容。 */ ClusterEvaluation eval = new ClusterEvaluation(); eval.setClusterer(vk); eval.evaluateClusterer(new Instances(data)); System.out.println(eval.clusterResultsToString()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }}}

分析代码时注意：得到的类成员变量m_Assignments就是最终Voting-K-Means聚类结果；由于是采用了开源机器学习软件Weka中实现的SimpleKMeans聚类算法，初始时要指定簇的个数，这里是数据集大小开根号向下取整；指定的阀值为0.5，即当关联矩阵元素的值大于阀值时，才对该元素对应的两个数据点进行融合，划分到一个簇中，考虑两种情况，代码注释已有，这里不再详述。但聚类融合的实验结果并不理想，莺尾花数据集irsi.arff是数据挖掘实验中最常用的数据集，原数据集共有三个类；但本实验进行四十个聚类成员的融合，其最终聚类结果划分成两个簇；其原因可能有两个：一是算法本身的问题，需要使用其他更加优化的聚类融合算法；二是实现上的问题，主要就在聚类结果的融合上，需要进行一步对照关联矩阵进行逻辑上的分析，找出代码中的问题。关联矩阵文本文件http://download.csdn.net/detail/lhkaikai/7294323

---------------------

本文来自 Turingkk 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/lhkaikai/article/details/25004823?utm_source=

③ 请教Louvain算法的Java程序（程序小白完全看不懂，希望大神详解）

Louvain算法主要针对文献[1]的一种实现，它是一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显，本文用的画图工具是Gephi，从画图的效果来说，提升是很明显的。

文本没有权威，仅是个人工作中的一点总结与思考，能力与时间有限，理解不免有些浅薄，仅做参考。也可能有理解偏差或错误，如有发现，希望不吝指教，多谢！

由于算法中的公式太多，不方便用markdown编辑，所以就将编排好的文档转成图片，如需完整的文档请点击这里下载。

④ 利用java算法进行聚类，聚类的结果存储在哪

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校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”