57、犯罪数据集分析框架与社交网络种子集选择

犯罪数据集分析框架与社交网络种子集选择

1. 犯罪数据集分析

在犯罪数据分析中，我们可以使用 K-means 聚类算法对犯罪数据进行有效分析。

1.1 数据集

使用的是 R 库中的“US Arrests”数据集，该数据集包含四个变量（属性）和 50 个观测值。属性分别为谋杀、强奸、袭击和城市人口，数据集中包含这些属性的发生率。

1.2 方法论

K-means 聚类算法是一种交互式算法，它可以将给定的数据划分为不同的、不重叠的簇，使得图中的每个数据点只属于一个组。以下是使用 K-means 聚类进行犯罪分析的步骤：
1. 将待聚类的数据集作为数据框加载。
2. 查看数据框并研究数据集的属性，如属性数量和行数。
3. 对数据进行预处理，避免任何空值并减少噪声数据。
4. 使用肘部方法找到最优的簇数（K 值）。
5. 定义质心，并计算每个点到质心的欧几里得距离，直到没有更多的质心重合。
6. 最后将得到的点绘制在图中，从而得到簇。

graph LR
    A[加载数据集] --> B[查看和研究数据]
    B --> C[数据预处理]
    C --> D[寻找最优簇数]
    D --> E[定义质心和计算距离]
    E --> F[绘制簇]

1.3 实现

• 工具使用 ：有许多数据挖掘工具，如 Rapid miner、KNIME、Python