數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)中變得越來(lái)越重要，而在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，離散化是一個(gè)必不可少的步驟。K-means算法是一種有效的聚類方法，能夠幫助我們對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。雖然很多資料都介紹了對(duì)二維或多維數(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)中變得越來(lái)越重要，而在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，離散化是一個(gè)必不可少的步驟。K-means算法是一種有效的聚類方法，能夠幫助我們對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。雖然很多資料都介紹了對(duì)二維或多維數(shù)據(jù)的K-means聚類，但對(duì)于一維數(shù)據(jù)的處理方法卻相對(duì)缺乏。本文將分享如何使用MATLAB對(duì)一維數(shù)據(jù)進(jìn)行K-means聚類離散化，并展示相關(guān)程序，以幫助大家更好地處理單列數(shù)據(jù)的聚類離散化。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與讀取

首先，我們使用`clc`和`clear`命令清空MATLAB的命令窗口和工作區(qū)。然后利用`xlsread`函數(shù)從Excel表格中讀取一維數(shù)據(jù)樣本，確保表格的后綴為`.xlsx`，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在`yw_data`矩陣中。接著，將`yw_data`賦值給`xx`矩陣，以便后續(xù)的操作。以下是讀取數(shù)據(jù)及賦值的程序：

```matlab

clc;

clear;

yw_data xlsread('一維數(shù)據(jù)樣本.xlsx');

xx yw_data;

```

數(shù)據(jù)聚類處理

接下來(lái)，我們使用MATLAB自帶的K-means聚類算法函數(shù)對(duì)一維數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。在這里，我們將數(shù)據(jù)分成4類，`clus4`表示將數(shù)據(jù)分為4個(gè)簇。`idx`是一個(gè)N*1的矩陣，存儲(chǔ)每個(gè)數(shù)據(jù)的聚類標(biāo)號(hào)，`c`則存儲(chǔ)各個(gè)簇的質(zhì)心位置。以下是聚類處理的代碼：

```matlab

clus 4;

[idx, c] kmeans(xx, clus);

```

分類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與邊界顯示

在聚類完成后，我們初始化四個(gè)空矩陣`cc1`、`cc2`、`cc3`和`cc4`，用于存儲(chǔ)聚類后的數(shù)據(jù)。然后將聚類后的數(shù)據(jù)按類別存儲(chǔ)到相應(yīng)的矩陣中，以便后續(xù)顯示和分析。以下是相關(guān)程序片段：

```matlab

cc1 [];

cc2 [];

cc3 [];

cc4 [];

[n, m] size(xx);

for i 1:n

if idx(i) 1

cc1 [cc1; xx(i)];

elseif idx(i) 2

cc2 [cc2; xx(i)];

elseif idx(i) 3

cc3 [cc3; xx(i)];

elseif idx(i) 4

cc4 [cc4; xx(i)];

end

end

```

可視化結(jié)果展示

最直觀的方式是通過(guò)數(shù)據(jù)可視化來(lái)展示聚類離散化的結(jié)果。我們可以繪制圖形顯示數(shù)據(jù)的聚類情況，不同類別采用不同顏色表示，并在圖上顯示相應(yīng)的聚類標(biāo)號(hào)。以下是繪制圖形的MATLAB代碼：

```matlab

h1 plot(xx, 'w');

grid on;

hold on;

for i 1:n

if idx(i) 1

text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [1 0 0]);

elseif idx(i) 2

text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [0 1 0]);

elseif idx(i) 3

text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [0 0 1]);

elseif idx(i) 4

text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [1 0 1]);

end

end

ylabel('一維樣本數(shù)據(jù)值');

xlabel('樣本序列');

```

通過(guò)這些步驟，我們成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)一維數(shù)據(jù)的K-means聚類離散化并進(jìn)行了可視化展示。這種方法可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)，在實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中具有重要意義。