# MySQL聚类的实现指南
在数据分析中，聚类是一种将数据分组的技术。本篇文章将逐步引导你通过MySQL实现简单的聚类，并向你介绍每一个步骤所需的代码和解释。下面是我们的流程图：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
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2023-09-06 19:58:30
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聚集函数有哪些函 数说 明AVG()返回某列的平均值COUNT()返回某列的行数MAX()返回某列的最大值MIN()返回某列的最小值SUM()返回某列值之和avg()函数语句：SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM Products;AVG()通过对表中行数计数并计算其列值之和，求得该列的平均值。AVG()可用来返回特定数值列的所有行的平均值，也可以用
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2023-07-15 21:40:31
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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1. 使用场景很多时候我们需要查找数据库中符合特定条件的数据的计数、最大值、最小值、平均值等一个数字，并需要要导出所有相关数据明细。此时就需要用到聚集函数。而返回所有数据明细会占用数据库资源和网络带宽资源。聚集函数定义（aggregate function）：运行在行组上，返回一个单一的值的函数。既，此类函数的运行对象都是行组数据，且只返回一个运算结果。一个select语句中可以有多个聚集函数。2
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2023-06-22 23:12:22
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# 使用 MySQL 进行聚类分析
聚类分析是一种常见的数据分析技术，旨在将数据集划分成若干个簇（Cluster），使得同一簇内的数据点相似度大，而不同簇的相似度小。这种技术在市场细分、图像处理、社交网络分析等领域得到了广泛应用。尽管大多数聚类算法是在 Python、R 等编程语言中实现，但我们同样可以利用 MySQL 的功能进行聚类分析，特别是使用 SQL 的聚合函数、窗口函数等。
## 聚
原创
2024-08-24 06:21:37
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在Hibernate中的HQL语句其实能够基本能够实现SQL语句所做的事情，正如jQuery至于javascript一样。虽然HQL语句是对类的查询，但是HQL在实行聚类查询、分组查询、排序与时间之差等查询，也无须把查询结果查询出来，再通过对List的处理才得到结果。比如有一张如下的Testtable表：要像《【Mysql】求出离最近相差X天的项，sql语句关于日期的比对》一样，查询date字段离
聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。 聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。 首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子，某某教练在得到全队的数据后，想把这些球员自动分成不
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2023-10-05 12:34:22
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文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解 一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根
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2024-01-04 00:12:50
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1、K-Means算法java实现：public class BasicKMeans {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 100, 150, 200, 1000 };
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2023-06-13 22:20:09
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## Java 聚类实现流程
### 1. 理解聚类分析
在开始实现Java聚类之前，首先要理解聚类分析的概念和目的。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点组合到同一类别或簇中。聚类分析可以帮助我们理解数据集中的内在结构，发现相似的数据点并进行数据分组。
### 2. 聚类算法选择
接下来，我们需要选择合适的聚类算法。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。不
原创
2023-11-10 08:00:25
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Java的类集框架可以使程序处理对象的方法标准化，类集接口是构造类集框架的基础，使用迭代方法访问类集可以使对类集的操作更高效。认识类集框架在基础应用中，通常我们可以通过数组来保存一组具有相同属性的对象或者基本类型的数据，但使用数组的弊端在于其大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑，可以使用链表来实现动态的数组。任何事情都有两面性，灵活性的代价就是操作上的繁琐。在计算机世界里，处理繁琐问题的常用方法
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2024-05-29 01:31:56
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1、用途：聚类算法通常用于数据挖掘，将相似的数组进行聚簇2、原理：网上比较多，可以百度或者google一下3、实现：Java代码如下package org.algorithm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
/**
* K均值聚类算法
*/
public class Kmeans {
private int k;
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2023-06-21 22:31:52
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广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优，最终结果受初始参数的选择影响比较大。而谱聚类可以在任意形状的样本空间
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2023-08-21 15:36:30
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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。二、基本的聚类方法包括：1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
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2023-11-09 06:20:04
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一、为什么？对样本做回归分析的核心是使用最小二乘法去估计模型里的参数，比如核心解释变量前面的系数。我们通过最小二乘法使得残差平方和最小，求得样本估计系数。如果进行一次估计，由于干扰项e的存在，估计值与真实值之间一定存在差异。样本估计值与真实值之间的差别中，误差项起了关键作用。误差项是一个随机变量，每次估计都会得到不同的差异值。关于样本估计系数性质的讨论，都以误差项为核心。我们希望样本估计系数特别好
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2023-11-20 08:41:49
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