java实现k-means算法（用的鸢尾花iris的数据集，从mysq数据库中读取数据）

最新推荐文章于 2024-11-28 17:04:36 发布

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#k-means #机器学习 #java #数据库 #map

本文介绍了如何使用Java实现k-means算法，以鸢尾花数据集为例，数据从MySQL数据库中读取。文章详细阐述了算法步骤，并展示了DBConnection、SelectData、Point、ManagePoint和Kmeans五个核心类的代码实现，强调了初始质心选择的重要性以及数据库操作的注意事项。

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k-means算法又称k-均值算法，是机器学习聚类算法中的一种，是一种基于形心的划分方法，其中每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示。其思想如下：

输入：

k：簇的数目；
D：包含n个对象的数据集。

输出：k个簇的集合。

方法：

从D中随机选择几个对象作为起始质心；
对每个质心，计算每个数据到各个质心的距离，并把这些点分配到离该质心最短的距离的簇；
对每个簇，计算簇中所有点的均值并将此均值作为新的质心；
将数据点按照新的中心重新聚类；
重复【步骤3】，直到质心不再发生变化（新的质心和原来的质心相等）；
输出聚类结果。

算法实现：

木羊的k-means算法实现包括5各类。其中，DBConnection.java用于连接数据库，SelectData.java用于从数据库里读取数据，Point.java存放点对象模型，ManagePoint.java是对点的操作，Kmeans.java是算法的核心思想及主函数入口。以下分别给出各个类的详细代码：

DBConnection.java

数据集获取，在机器学习数据集获取官方网站UCI中点击打开链接，木羊已经把该数据集从txt文档中插入到数据库，并去除了最后一列（花类别）。读者若不熟悉数据库的读写，请百度。若木羊有时间，会在后面的博文中补充把txt文档内容读到数据库中的内容。

<span style="font-size:18px;">package db;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

/**
 * 
 * 数据库连接类
 * 
 */
public class DBConnection {
	public static final String driver = "com.mysql.jdbc.