邵小青 賈鈺峰 章蓬偉 丁 娟

（新疆科技學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院，新疆 庫爾勒 841000）

1 概述

機(jī)器學(xué)習(xí)中有兩類大問題：一個(gè)是聚類，另一個(gè)是分類。聚類是統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，屬于非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)(unsupervised learning)，應(yīng)用中數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，根據(jù)數(shù)據(jù)不同特征，將其劃分為不同的數(shù)據(jù)類，屬于一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。它的目的是使得屬于同一類別個(gè)體之間的密度盡可能的高，而不同類別個(gè)體間的密度盡可能的低[1]。分類是用已知的結(jié)果類別訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分類，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），常見的算法如邏輯回歸、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等。聚類也是對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，不過聚類算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只有輸入，事先并不清楚數(shù)據(jù)的類別，通過特征的相似性對文本進(jìn)行無監(jiān)督的學(xué)習(xí)分類。聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)通常不相交的子集，每個(gè)子集稱為一個(gè)簇（cluster）[2]。K-means 屬于經(jīng)典聚類算法,根據(jù)樣本間的距離或者相異性進(jìn)行聚類，把特征相似的樣本歸為一類，相異的樣本歸為不同的簇。

2 理論基礎(chǔ)

While(t) t 為迭代次數(shù)

For i in range(n+1): #n 為樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)。

For j in range(k+1): #k 為簇的數(shù)目。

For i in range(k+1): #計(jì)算樣本i 到每個(gè)簇質(zhì)點(diǎn)j 的距離。

找出屬于這個(gè)簇中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算這類的質(zhì)心。重復(fù)以上步驟，直到每類質(zhì)心變化小于設(shè)定的閾值或者達(dá)到最大的迭代次數(shù)。設(shè)置最大特征數(shù)，設(shè)置分類的組K 值，訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

本文將數(shù)據(jù)過濾清洗，去除停用詞轉(zhuǎn)化為向量模型，使用TF-IDF 算法對詞頻進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，TF 是詞頻，IDF 是逆文檔頻率，TF-IDF 反應(yīng)了一個(gè)詞在文本中的重要性它的值是TF×IDF。 使 用 Python 中 的 sklearn 模 塊 的 TfidfTransformer、CountVectorizer 方法計(jì)算TF-IDF 值，轉(zhuǎn)化為空間向量模型，選用K-means 聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文選擇新疆科技學(xué)院某專業(yè)期末作為分析對象，選取大學(xué)信息技術(shù)基礎(chǔ)和C 語言程序設(shè)計(jì)成績作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。利用Python 聚類模塊K-means 構(gòu)建聚類模型并實(shí)例化，設(shè)置分類K=5 值。其中K 值選取直接影響K-means 算法的準(zhǔn)確性，選取K值常見的方法有手肘法、Gap statistic 方法。下一步訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)，查看聚類結(jié)果labels，對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,部分代碼如下。

4 結(jié)論與不足

通過對數(shù)據(jù)聚類分析表明成績可以大致分為4 類，其中大學(xué)信息技術(shù)基礎(chǔ)學(xué)生成績較好，C 語言程序設(shè)計(jì)對學(xué)生有一定難度，想要提高總體成績，需要重點(diǎn)放到在C 語言程序設(shè)計(jì)這門課上，建議優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)，采取任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)，分層次因材施教，培養(yǎng)好學(xué)生的計(jì)算思維能力，為后面的專業(yè)課打好基礎(chǔ)。

K-means 具有實(shí)現(xiàn)簡單，應(yīng)用廣泛等優(yōu)點(diǎn)，但由于需要指定K 值簇，直接影響分類的準(zhǔn)確性，聚類結(jié)果可能會收斂到局部最小值。對于不規(guī)則形狀的數(shù)據(jù)效果差。在現(xiàn)實(shí)生活中，簇并不總是均勻分布的，并且特征的權(quán)重很少相等。本文對期末成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析是cluser 設(shè)置成5，有一定的滿目性，通過迭代9 次各組數(shù)據(jù)達(dá)到收斂。下一步要提高數(shù)據(jù)集的數(shù)量，選擇學(xué)生所有的成績數(shù)據(jù)，合理選擇K 值，高維映射等，優(yōu)化K-means 算法，更客觀地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。