数据挖掘论文 05信息计算1班k中心点算法 数据库数据 分簇后数据 姓名 体重 第1组:1:邬海莹68岁-165厘米一60公斤 沈强 2组:1:歲玉莉1岁-0厘米-13公斤 杨芸妍 第4组:1:沈毅强20岁-172厘米-75公斤 2:杨芸妍38岁-168厘米一66公斤 3:张海迪2岁-173厘米65公斤 李白 白情 第5组:1:小龙女8岁-167厘米60公斤 令孤冲 第组:1:李白情10岁10厘米-4公斤 张海迪 2:方世玉11岁-130厘米-42公斤 小龙女 岳不群 图1-2 仔细分析左边的分簇后数据的文本框中我们可以发现:各组之间我们通过普 通的心算我们可以发现他们各组之间数据在年龄、身高、体重等综合因素比较下 差距是比较大的,而族类之间的差距却是比较小。比如第1组与第2组,第一组 中数据“邬海莹58岁-165厘米60公斤”与第二组数据“熊玉莉1岁-30厘米13 公斤”,不论从年龄、身高和体重上面来说,他们之间的差距是比较大的,而第 六组他们族类之间的数据比较后我们科研发现,不论是从年龄、身高还是体重方 面他们之间的差距是非常小的。这与比较好的验证了k中心算法对于数据分类效 果还是比较好的。 四、附录(源代码) (1)数据库代码 <? xml version="1.0″ encoding="utf-8″ <configuration数据挖掘论文 9 图 1-2 仔细分析左边的分簇后数据的文本框中我们可以发现：各组之间我们通过普 通的心算我们可以发现他们各组之间数据在年龄、身高、体重等综合因素比较下 差距是比较大的，而族类之间的差距却是比较小。比如第 1 组与第 2 组，第一组 中数据“邬海莹 58 岁-165 厘米-60 公斤”与第二组数据“熊玉莉 1 岁-30 厘米-13 公斤”，不论从年龄、身高和体重上面来说，他们之间的差距是比较大的，而第 六组他们族类之间的数据比较后我们科研发现，不论是从年龄、身高还是体重方 面他们之间的差距是非常小的。这与比较好的验证了 k 中心算法对于数据分类效 果还是比较好的。 四、 附录(源代码) （1） 数据库代码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuration>