Weka中的K均值聚类分析实践-优快云博客

本文通过Weka进行K均值聚类分析，详细介绍了数据预处理、K均值算法步骤，并展示了实验过程和结果。通过对银行数据的聚类，探讨了聚类效果和问题，指出age、region与income有显著关联，而children等属性影响不明显。

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基于Weka 数据聚类分析银行用户的购买力
 通过分析对银行储户信息的分析，进行cluster分类，最终找到合适的消费

人群。

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。

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 Open file 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 “Arff data files （*.ar