Java课程设计——博客作业教学数据分析系统(201521123091 李嘉廉)

课程设计——博客作业教学数据分析系统(201521123084 李嘉廉)


1.团队课程设计博客链接

博客作业教学数据分析系统

2.个人负责模块或任务说明

  • 數據分析
  • Kmeans聚類算法實現
  • 多元綫性回歸算法實現
  • 部分前端實現

3.自己的代码提交记录截图

4.自己负责模块或任务详细说明

(1)KMeans聚类
这是我负责的算法实现的一个模块,总结一下,数据聚类是将没有类别参考的数据进行分析,并划分为不同的组,即直接从这些数据中导出类标号。聚类分析本身则是根据数据来发掘数据对象及其关系信息,并将这些数据分组。关于这些数据的具体类别一开始并没有任何参考,例如该怎么聚类,聚成多少类,都没人知道,我们称之为无监督学习。

代码有借鉴

public void doIteration(ArrayList<Node> centroid) {

	int cnt = 1;
	int cntEnd = 0;
	int numLabel = centroid.size();
	while (true) {// 迭代,直到所有的质心都不变化为止
		boolean flag = false;
		for (int i = 0; i < arrayList.size(); ++i) {
			double dis = 0x7fffffff;
			cnt = 1;
			for (int j = 0; j < centroid.size(); ++j) {
				Node node = centroid.get(j);
				if (getDistance(arrayList.get(i), node) < dis) {
					dis = getDistance(arrayList.get(i), node);
					arrayList.get(i).label = cnt;
				}
				cnt++;
			}
		}
		int j = 0;
		numLabel -= 1;
		while (j < numLabel) {
			int c = 0;
			Node node = new Node();
			for (int i = 0; i < arrayList.size(); ++i) {
				if (arrayList.get(i).label == j + 1) {
					for (int k = 0; k < dimension; ++k) {
						node.attributes[k] += arrayList.get(i).attributes[k];
					}
					c++;
				}
			}
			double[] attributelist = new double[dimension];
			for (int i = 0; i < dimension; ++i) {
				attributelist[i] = node.attributes[i] / c;
				if (attributelist[i] != centroid.get(j).attributes[i]) {
					centroid.get(j).attributes[i] = attributelist[i];
					flag = true;
				}
			}
			if (!flag) {
				cntEnd++;
				
				// 若所有的质心都不变,则跳出循环
				if (cntEnd == numLabel) {
					break;
				}
			}
			j++;
		}
		
		// 若所有的质心都不变,则 success
		if (cntEnd == numLabel) {
			break;
		}
	}
}

(2)多元线性回归
首先介绍一下多元线性回归的算法:
假设有 共n个feature
拟合函数

代价函数

它的功能主要是通过给定的训练数据集,拟合出一个线性模型,进而对新数据做出预测。通过最小化代价函数来求得值,一般优化的方法有两种,第一是梯度下降算法(Gradient Descent),第二种是正规方程法(The normal equations)。 我们选用的是第一种算法。

// 训练样本得到参数值
public void trainTheta() {
	int iteration = this.iteration;
	while ((iteration--) > 0) {
		// 计算每个theta的偏导
		// partialDerivative := sum(...) / m
		double[] partialDerivative = computePartialDerivative();

		// 更新每个theta,同时更新
		for (int i = 0; i < theta.length; i++) {
			theta[i] -= alpha * partialDerivative[i];
		}
	}
}

5.课程设计感想

作为组长,不仅仅是负责好自己的模块,更重要的是团队的协调合作。不过,幸运的是,找到的这群队友都通力配合、齐心协力,所以即使是在这么赶的情况下,我们还是如愿完成了基本的功能。
使用Java实现了一些基本算法,还行,但是不是很好,有部分是借鉴别人的。
时间特别紧,来不及呈现更好的作品,身为团队负责人深感抱歉。

posted @ 2017-06-20 23:02  学Java救不了中国人  阅读(745)  评论(0编辑  收藏  举报