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服务器之家 - 编程语言 - Java教程 - 详解Java实现的k-means聚类算法

详解Java实现的k-means聚类算法

2021-03-19 12:02tianshl Java教程

这篇文章主要介绍了详解Java实现的k-means聚类算法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

需求

对MySQL数据库中某个表的某个字段执行k-means算法,将处理后的数据写入新表中。

源码及驱动

kmeans.rar

源码

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import java.sql.*;
import java.util.*;
 
/**
 * @author tianshl
 * @version 2018/1/13 上午11:13
 */
public class Kmeans {
  // 源数据
  private List<Integer> origins = new ArrayList<>();
 
  // 分组数据
  private Map<Double, List<Integer>> grouped;
 
  // 初始质心列表
  private List<Double> cores;
 
  // 数据源
  private String tableName;
  private String colName;
 
  /**
   * 构造方法
   *
   * @param tableName 源数据表名称
   * @param colName  源数据列名称
   * @param cores   质心列表
   */
  private Kmeans(String tableName, String colName,List<Double> cores){
    this.cores = cores;
    this.tableName = tableName;
    this.colName = colName;
  }
 
  /**
   * 重新计算质心
   *
   * @return 新的质心列表
   */
  private List<Double> newCores(){
    List<Double> newCores = new ArrayList<>();
 
    for(List<Integer> v: grouped.values()){
      newCores.add(v.stream().reduce(0, (sum, num) -> sum + num) / (v.size() + 0.0));
    }
 
    Collections.sort(newCores);
    return newCores;
  }
 
  /**
   * 判断是否结束
   *
   * @return bool
   */
  private Boolean isOver(){
    List<Double> _cores = newCores();
    for(int i=0, len=cores.size(); i<len; i++){
      if(!cores.get(i).toString().equals(_cores.get(i).toString())){
        // 使用新质心
        cores = _cores;
        return false;
      }
    }
    return true;
  }
 
  /**
   * 数据分组
   */
  private void setGrouped(){
    grouped = new HashMap<>();
 
    Double core;
    for (Integer origin: origins) {
      core = getCore(origin);
 
      if (!grouped.containsKey(core)) {
        grouped.put(core, new ArrayList<>());
      }
 
      grouped.get(core).add(origin);
    }
  }
 
  /**
   * 选择质心
   *
   * @param num  要分组的数据
   * @return   质心
   */
  private Double getCore(Integer num){
 
    // 差 列表
    List<Double> diffs = new ArrayList<>();
 
    // 计算差
    for(Double core: cores){
      diffs.add(Math.abs(num - core));
    }
 
    // 最小差 -> 索引 -> 对应的质心
    return cores.get(diffs.indexOf(Collections.min(diffs)));
  }
 
  /**
   * 建立数据库连接
   * @return connection
   */
  private Connection getConn(){
    try {
      // URL指向要访问的数据库名mydata
      String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/data_analysis_dev";
      // MySQL配置时的用户名
      String user = "root";
      // MySQL配置时的密码
      String password = "root";
 
      // 加载驱动
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
 
      //声明Connection对象
      Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
 
      if(conn.isClosed()){
        System.out.println("连接数据库失败!");
        return null;
      }
      System.out.println("连接数据库成功!");
 
      return conn;
 
    } catch (Exception e) {
      System.out.println("连接数据库失败!");
      e.printStackTrace();
    }
 
    return null;
  }
 
  /**
   * 关闭数据库连接
   *
   * @param conn 连接
   */
  private void close(Connection conn){
    try {
      if(conn != null && !conn.isClosed()) conn.close();
    } catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
    }
  }
 
  /**
   * 获取源数据
   */
  private void getOrigins(){
 
    Connection conn = null;
    try {
      conn = getConn();
      if(conn == null) return;
 
      Statement statement = conn.createStatement();
 
      ResultSet rs = statement.executeQuery(String.format("select %s from %s", colName, tableName));
 
      while(rs.next()){
        origins.add(rs.getInt(1));
      }
      conn.close();
    } catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
    } finally {
     close(conn);
    }
  }
 
  /**
   * 向新表中写数据
   */
  private void write(){
 
    Connection conn = null;
    try {
      conn = getConn();
      if(conn == null) return;
      
      // 创建表
      Statement statement = conn.createStatement();
 
      // 删除旧数据表
      statement.execute("DROP TABLE IF EXISTS k_means; ");
      // 创建新表
      statement.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS k_means(`core` DECIMAL(11, 7), `col` INTEGER(11));");
 
      // 禁止自动提交
      conn.setAutoCommit(false);
 
      PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO k_means VALUES (?, ?)");
 
      for(Map.Entry<Double, List<Integer>> entry: grouped.entrySet()){
        Double core = entry.getKey();
        for(Integer value: entry.getValue()){
          ps.setDouble(1, core);
          ps.setInt(2, value);
          ps.addBatch();
        }
      }
 
      // 批量执行
      ps.executeBatch();
 
      // 提交事务
      conn.commit();
 
      // 关闭连接
      conn.close();
    } catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
    } finally {
      close(conn);
    }
  }
 
  /**
   * 处理数据
   */
  private void run(){
    System.out.println("获取源数据");
    // 获取源数据
    getOrigins();
 
    // 停止分组
    Boolean isOver = false;
 
    System.out.println("数据分组处理");
    while(!isOver) {
      // 数据分组
      setGrouped();
      // 判断是否停止分组
      isOver = isOver();
    }
 
    System.out.println("将处理好的数据写入数据库");
    // 将分组数据写入新表
    write();
 
    System.out.println("写数据完毕");
  }
 
  public static void main(String[] args){
    List<Double> cores = new ArrayList<>();
    cores.add(260.0);
    cores.add(600.0);
    // 表名, 列名, 质心列表
    new Kmeans("attributes", "attr_length", cores).run();
  }
}

源文件

?
1
Kmeans.java

编译

?
1
javac Kmeans.java

运行

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1
2
# 指定依赖库
java -Djava.ext.dirs=./lib Kmeans

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://my.oschina.net/tianshl/blog/1606526

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