小編給大家分享一下Java如何實現(xiàn)的k-means聚類算法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括威寧網(wǎng)站建設(shè)、威寧網(wǎng)站制作、威寧網(wǎng)頁制作以及威寧網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，威寧網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到威寧省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

需求

對MySQL數(shù)據(jù)庫中某個表的某個字段執(zhí)行k-means算法,將處理后的數(shù)據(jù)寫入新表中。

源碼及驅(qū)動

kmeans_jb51.rar

源碼

import java.sql.*;
import java.util.*;

/**
 * @author tianshl
 * @version 2018/1/13 上午11:13
 */
public class Kmeans {
  // 源數(shù)據(jù)
  private List origins = new ArrayList<>();

  // 分組數(shù)據(jù)
  private Map> grouped;

  // 初始質(zhì)心列表
  private List cores;

  // 數(shù)據(jù)源
  private String tableName;
  private String colName;

  /**
   * 構(gòu)造方法
   *
   * @param tableName 源數(shù)據(jù)表名稱
   * @param colName  源數(shù)據(jù)列名稱
   * @param cores   質(zhì)心列表
   */
  private Kmeans(String tableName, String colName,List cores){
    this.cores = cores;
    this.tableName = tableName;
    this.colName = colName;
  }

  /**
   * 重新計算質(zhì)心
   *
   * @return 新的質(zhì)心列表
   */
  private List newCores(){
    List newCores = new ArrayList<>();

    for(List v: grouped.values()){
      newCores.add(v.stream().reduce(0, (sum, num) -> sum + num) / (v.size() + 0.0));
    }

    Collections.sort(newCores);
    return newCores;
  }

  /**
   * 判斷是否結(jié)束
   *
   * @return bool
   */
  private Boolean isOver(){
    List _cores = newCores();
    for(int i=0, len=cores.size(); i();

    Double core;
    for (Integer origin: origins) {
      core = getCore(origin);

      if (!grouped.containsKey(core)) {
        grouped.put(core, new ArrayList<>());
      }

      grouped.get(core).add(origin);
    }
  }

  /**
   * 選擇質(zhì)心
   *
   * @param num  要分組的數(shù)據(jù)
   * @return   質(zhì)心
   */
  private Double getCore(Integer num){

    // 差 列表
    List diffs = new ArrayList<>();

    // 計算差
    for(Double core: cores){
      diffs.add(Math.abs(num - core));
    }

    // 最小差 -> 索引 -> 對應(yīng)的質(zhì)心
    return cores.get(diffs.indexOf(Collections.min(diffs)));
  }

  /**
   * 建立數(shù)據(jù)庫連接
   * @return connection
   */
  private Connection getConn(){
    try {
      // URL指向要訪問的數(shù)據(jù)庫名mydata
      String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/data_analysis_dev";
      // MySQL配置時的用戶名
      String user = "root";
      // MySQL配置時的密碼
      String password = "root";

      // 加載驅(qū)動
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

      //聲明Connection對象
      Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

      if(conn.isClosed()){
        System.out.println("連接數(shù)據(jù)庫失敗!");
        return null;
      }
      System.out.println("連接數(shù)據(jù)庫成功!");

      return conn;

    } catch (Exception e) {
      System.out.println("連接數(shù)據(jù)庫失?。?);
      e.printStackTrace();
    }

    return null;
  }

  /**
   * 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接
   *
   * @param conn 連接
   */
  private void close(Connection conn){
    try {
      if(conn != null && !conn.isClosed()) conn.close();
    } catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
    }
  }

  /**
   * 獲取源數(shù)據(jù)
   */
  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);
    }
  }

  /**
   * 向新表中寫數(shù)據(jù)
   */
  private void write(){

    Connection conn = null;
    try {
      conn = getConn();
      if(conn == null) return;
      
      // 創(chuàng)建表
      Statement statement = conn.createStatement();

      // 刪除舊數(shù)據(jù)表
      statement.execute("DROP TABLE IF EXISTS k_means; ");
      // 創(chuàng)建新表
      statement.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS k_means(`core` DECIMAL(11, 7), `col` INTEGER(11));");

      // 禁止自動提交
      conn.setAutoCommit(false);

      PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO k_means VALUES (?, ?)");

      for(Map.Entry> entry: grouped.entrySet()){
        Double core = entry.getKey();
        for(Integer value: entry.getValue()){
          ps.setDouble(1, core);
          ps.setInt(2, value);
          ps.addBatch();
        }
      }

      // 批量執(zhí)行
      ps.executeBatch();

      // 提交事務(wù)
      conn.commit();

      // 關(guān)閉連接
      conn.close();
    } catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
    } finally {
      close(conn);
    }
  }

  /**
   * 處理數(shù)據(jù)
   */
  private void run(){
    System.out.println("獲取源數(shù)據(jù)");
    // 獲取源數(shù)據(jù)
    getOrigins();

    // 停止分組
    Boolean isOver = false;

    System.out.println("數(shù)據(jù)分組處理");
    while(!isOver) {
      // 數(shù)據(jù)分組
      setGrouped();
      // 判斷是否停止分組
      isOver = isOver();
    }

    System.out.println("將處理好的數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫");
    // 將分組數(shù)據(jù)寫入新表
    write();

    System.out.println("寫數(shù)據(jù)完畢");
  }

  public static void main(String[] args){
    List cores = new ArrayList<>();
    cores.add(260.0);
    cores.add(600.0);
    // 表名, 列名, 質(zhì)心列表
    new Kmeans("attributes", "attr_length", cores).run();
  }
}

源文件

Kmeans.java

編譯

javac Kmeans.java

運行

# 指定依賴庫
java -Djava.ext.dirs=./lib Kmeans

以上是“Java如何實現(xiàn)的k-means聚類算法”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！