聚类算法的java实现

C. K-Means 聚类算法

问题导入

    假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。

一，聚类思想

        所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图：

        根据样本之间的距离或者说相似性，把越相似，差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。

二，K-Means聚类分析算法

        K-Means是一种基于自下而上的聚类分析方法，基本概念就是空间中有N个点，初始选择K个点作为中心聚类点，将N个点分别与K个点计算距离，选择自己最近的点作为自己的中心点，不断地更新中心聚集点。

相关概念：

        K值：要得到的簇的个数

        质心：每个簇的均值向量，即向量各维取品军即可

        距离度量：常用欧几里得距离和余弦相似度(先标准化)

        两点之间的距离：

算法流程：

        1    首先确定一个K值，即我们希望将数据集经过聚类得到 K个集合；

        2    从数据集中随机选择K个数据点作为质心；

        3    对数据集中每一个点，计算其与每个质心的距离(如欧式距离)，离哪个质心近，就划分到哪个质心所属的集合

        4    把所有数据归好集合，一共有K个集合，然后重新计算每个集合的质心；

        5    如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值(表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛)，我们可以认为聚类已经达到期望的结果，算法终止。

        6    如果新质心和原质心距离变化大，需要迭代3-5步骤

K-means实现过程

K-means 聚类算法是一种非监督学习算法，被用于非标签数据（data without defined categories or groups）。该算法使用迭代细化来产生最终结果。算法输入的是集群的数量 K 和数据集。数据集是每个数据点的一组功能。

算法从 Κ 质心的初始估计开始，其可以随机生成或从数据集中随机选择 。然后算法在下面两个步骤之间迭代：

1.数据分配：

每个质心定义一个集群。在此步骤中，基于平方欧氏距离将每个数据点分配到其最近的质心。更正式一点， ci 属于质心集合 C ，然后每个数据点 x 基于下面的公式被分配到一个集群中。

其中 dist（·）是标准（L2）欧氏距离。让指向第 i 个集群质心的数据点集合定为 Si 。

2. 质心更新：

在此步骤中，重新计算质心。这是通过获取分配给该质心集群的所有数据点的平均值来完成的。公式如下：

K-means 算法在步骤 1 和步骤 2 之间迭代，直到满足停止条件（即，没有数据点改变集群，距离的总和最小化，或者达到一些最大迭代次数）。

K 值的选择

上述算法找到特定预选 K 值和数据集标签。为了找到数据中的集群数，用户需要针对一系列 K 值运行 K-means 聚类算法并比较结果。通常，没有用于确定 K 的精确值的方法，但是可以使用以下技术获得准确的估计。

Elbow point 拐点方法

通常用于比较不同 K 值的结果的度量之一是数据点与其聚类质心之间的平均距离。由于增加集群的数量将总是减少到数据点的距离，因此当 K 与数据点的数量相同时，增加 K 将总是减小该度量，达到零的极值。因此，该指标不能用作唯一目标。相反，绘制了作为 K 到质心的平均距离的函数，并且可以使用减小率急剧变化的“拐点”来粗略地确定 K 。

DBI（Davies-Bouldin Index）

DBI 是一种评估度量的聚类算法的指标，通常用于评估 K-means 算法中 k 的取值。简单的理解就是：DBI 是聚类内的距离与聚类外的距离的比值。所以，DBI 的数值越小，表示分散程度越低，聚类效果越好。

还存在许多用于验证 K 的其他技术，包括交叉验证，信息标准，信息理论跳跃方法，轮廓方法和 G 均值算法等等。

三，数学原理

K-Means采用的启发式很简单，可以用下面一组图来形象的描述：

上述a表达了初始的数据集，假设 k=2 。在图b中，我们随机选择了两个 k 类所对应的类别质点，即图中的红色质点和蓝色质点，然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离，并标记每个样本类别为和该样本距离最小的质心的类别，如图c所示，经过计算样本和红色质心和蓝色质心的距离，我们得到了所有样本点的第一轮迭代后的类别。此时我们对我们当前标记为红色和蓝色的点分别求其新的质心，如图d所示，新的红色质心和蓝色质心大热位置已经发生了变化。图e和图f重复了我们在图c和图d的过程，即将所有点的类别标记为距离最近的质心的类别并求出新的质心。最终我们得到的两个类别如图f.

四，实例

坐标系中有六个点：

1、我们分两组，令K等于2，我们随机选择两个点：P1和P2

2、通过勾股定理计算剩余点分别到这两个点的距离：

3、第一次分组后结果：

        组A：P1

        组B：P2、P3、P4、P5、P6

4、分别计算A组和B组的质心：

        A组质心还是P1=（0，0）

        B组新的质心坐标为：P哥=（（1+3+8+9+10）/5，（2+1+8+10+7）/5）=（6.2，5.6）

5、再次计算每个点到质心的距离：

6、第二次分组结果：

        组A：P1、P2、P3

        组B：P4、P5、P6

7、再次计算质心：

        P哥1=（1.33，1） 

        P哥2=（9，8.33）

8、再次计算每个点到质心的距离：

9、第三次分组结果：

        组A：P1、P2、P3

        组B：P4、P5、P6

可以发现，第三次分组结果和第二次分组结果一致，说明已经收敛，聚类结束。

五、K-Means的优缺点

优点：

1、原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。

2、当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时, 它的效果较好。

3、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。

缺点：

1、K值需要预先给定，很多情况下K值的估计是非常困难的。

2、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。

3、对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。

4、采用迭代方法， 可能只能得到局部的最优解，而无法得到全局的最优解 。

六、细节问题

1、K值怎么定？

答：分几类主要取决于个人的经验与感觉，通常的做法是多尝试几个K值，看分成几类的结果更好解释，更符合分析目的等。或者可以把各种K值算出的 E 做比较，取最小的 E 的K值。

2、初始的K个质心怎么选？

        答：最常用的方法是随机选，初始质心的选取对最终聚类结果有影响，因此算法一定要多执行几次，哪个结果更reasonable，就用哪个结果。      当然也有一些优化的方法，第一种是选择彼此距离最远的点，具体来说就是先选第一个点，然后选离第一个点最远的当第二个点，然后选第三个点，第三个点到第一、第二两点的距离之和最小，以此类推。第二种是先根据其他聚类算法（如层次聚类）得到聚类结果，从结果中每个分类选一个点。

3、关于离群值？

        答：离群值就是远离整体的，非常异常、非常特殊的数据点，在聚类之前应该将这些“极大”“极小”之类的离群数据都去掉，否则会对于聚类的结果有影响。但是，离群值往往自身就很有分析的价值，可以把离群值单独作为一类来分析。

4、单位要一致！

        答：比如X的单位是米，Y也是米，那么距离算出来的单位还是米，是有意义的。但是如果X是米，Y是吨，用距离公式计算就会出现“米的平方”加上“吨的平方”再开平方，最后算出的东西没有数学意义，这就有问题了。

5、标准化

        答：如果数据中X整体都比较小，比如都是1到10之间的数，Y很大，比如都是1000以上的数，那么，在计算距离的时候Y起到的作用就比X大很多，X对于距离的影响几乎可以忽略，这也有问题。因此，如果K-Means聚类中选择欧几里德距离计算距离，数据集又出现了上面所述的情况，就一定要进行数据的标准化（normalization），即将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

D. 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。

E. 聚类算法，K-means算法的Java代码实现

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F. 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

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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=

G. 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”

H. 数据挖掘干货总结（四）--聚类算法

本文共计2680字，预计阅读时长七分钟

聚类算法

一 、 本质

将数据划分到不同的类里，使相似的数据在同一类里，不相似的数据在不同类里

二 、 分类算法用来解决什么问题

文本聚类、图像聚类和商品聚类，便于发现规律，以解决数据稀疏问题

三 、 聚类算法基础知识

1. 层次聚类 vs 非层次聚类

– 不同类之间有无包含关系

2. 硬聚类 vs 软聚类

– 硬聚类：每个对象只属于一个类

– 软聚类：每个对象以某个概率属于每个类

3. 用向量表示对象

– 每个对象用一个向量表示，可以视为高维空间的一个点

– 所有对象形成数据空间（矩阵）

– 相似度计算：Cosine、点积、质心距离

4. 用矩阵列出对象之间的距离、相似度

5. 用字典保存上述矩阵（节省空间）

    D={(1,1):0,(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}

6. 评价方法

– 内部评价法（Internal Evalution）：

• 没有外部标准，非监督式

• 同类是否相似，跨类是否相异

DB值越小聚类效果越好，反之，越不好

– 外部评价法（External Evalution）：

• 准确度（accuracy）: (C11+C22) / (C11 + C12 + C21 + C22)

• 精度（Precision）: C11 / (C11 + C21 )

• 召回（Recall）: C11 / (C11 + C12 )

• F值（F-measure）：

β表示对精度P的重视程度，越大越重视，默认设置为1，即变成了F值，F较高时则能说明聚类效果较好。

四 、 有哪些聚类算法

主要分为 层次化聚类算法 ， 划分式聚类算法 ， 基于密度的聚类算法 ， 基于网格的聚类算法 ， 基于模型的聚类算法等 。

4.1 层次化聚类算法

又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data rough clustering算法,Between groups average算法,Furthest neighbor算法,Neares neighbor算法等。

凝聚型层次聚类 ：

先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。

算法流程：

1. 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；

2. 将距离最小的两个类合并成一个新类；

3. 重新计算新类与所有类之间的距离；

4. 重复2、3，直到所有类最后合并成一类。

特点：

1. 算法简单

2. 层次用于概念聚类（生成概念、文档层次树）

3. 聚类对象的两种表示法都适用

4. 处理大小不同的簇

5. 簇选取步骤在树状图生成之后

4.2 划分式聚类算法

预先指定聚类数目或聚类中心，反复迭代逐步降低目标函数误差值直至收敛，得到最终结果。K-means,K-modes-Huang,K-means-CP,MDS_CLUSTER, Feature weighted fuzzy clustering，CLARANS等

经典K-means：

算法流程：

1. 随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的中心；

2. 对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇；

3. 重新计算每个簇的平均值，更新为新的簇中心；

4. 不断重复2、3，直到准则函数收敛。

特点：

1.K的选择

2.中心点的选择

– 随机

– 多轮随机：选择最小的WCSS

3.优点

– 算法简单、有效

– 时间复杂度：O(nkt)

4.缺点

– 不适于处理球面数据

– 密度、大小不同的聚类，受K的限制，难于发现自然的聚类

4.3 基于模型的聚类算法

为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合，同一”类“的数据属于同一种概率分布，即假设数据是根据潜在的概率分布生成的。主要有基于统计学模型的方法和基于神经网络模型的方法，尤其以基于概率模型的方法居多。一个基于模型的算法可能通过构建反应数据点空间分布的密度函数来定位聚类。基于模型的聚类试图优化给定的数据和某些数据模型之间的适应性。

SOM 神经网络算法 ：

该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。

SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。学习过程中，找到与之距离最短的输出层单元，即获胜单元，对其更新。同时，将邻近区域的权值更新，使输出节点保持输入向量的拓扑特征。

算法流程：

1. 网络初始化，对输出层每个节点权重赋初值；

2. 将输入样本中随机选取输入向量，找到与输入向量距离最小的权重向量；

3. 定义获胜单元，在获胜单元的邻近区域调整权重使其向输入向量靠拢；

4. 提供新样本、进行训练；

5. 收缩邻域半径、减小学习率、重复，直到小于允许值，输出聚类结果。

4.4 基于密度聚类算法

只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类，擅于解决不规则形状的聚类问题，广泛应用于空间信息处理,SGC,GCHL，DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法。

DBSCAN：

对于集中区域效果较好，为了发现任意形状的簇，这类方法将簇看做是数据空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域；一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类方法，该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据中发现任意形状的簇。

4.5 基于网格的聚类算法

    基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构（即量化空间）上进行。这种方法的主要优点是它的处理 速度很快，其处理速度独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。但这种算法效率的提高是以聚类结果的精确性为代价的。经常与基于密度的算法结合使用。代表算法有STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法等。 

I. 用JAVA实现录入一个txt文档，并且将文档转换成矩阵或数组，得到文本距离用以使用K-MEANS算法进行聚类分析

您好，诠释imgW img.getWidth（）;
imgH = img.getHeight（）;
INT [] RGBData =新的int [imgW * imgH];
img.getRGB（RGBData，imgW，0,0，imgW，imgH）;
TMP =（255 << 24）| 0x00444444;
（INT I = 0;我RGBData.length，我+ +）
{
RGBData [I] = tmp目录;
}
图片o_Img = Image.createRGBImage（RGBData，imgW，imgH， TRUE）;得到处理后的图像

现在用图片半透明的，未经测试。

J. 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。