数据挖掘的分类算法
数据分析师对数据进行数据挖掘时,会运用很多算法,其中一种是分类算法,下面就对数据分析师运用分类算法进行一下详解,如下:
@@ -0,0 +1,15 @@ | ||
+packageDataMining_HITS; | ||
+ | ||
+/** | ||
+* HITSÁ´½Ó·ÖÎöËã·¨ | ||
+* @author lyq | ||
+* | ||
+*/ | ||
+publicclassClient{ | ||
+publicstaticvoidmain(String[]args){ | ||
+StringfilePath="C:\\Users\\lyq\\Desktop\\icon\\input.txt"; | ||
+ | ||
+HITSTooltool=newHITSTool(filePath); | ||
+ tool.printResultPage(); | ||
+ } | ||
+} |
@@ -0,0 +1,150 @@ | ||
+packageDataMining_HITS; | ||
+ | ||
+importjava.io.BufferedReader; | ||
+importjava.io.File; | ||
+importjava.io.FileReader; | ||
+importjava.io.IOException; | ||
+importjava.util.ArrayList; | ||
+ | ||
+/** | ||
+* HITS链接分析算法工具类 | ||
+* @author lyq | ||
+* | ||
+*/ | ||
+publicclassHITSTool{ | ||
+//输入数据文件地址 | ||
+privateStringfilePath; | ||
+//网页个数 | ||
+privateintpageNum; | ||
+//网页Authority权威值 | ||
+privatedouble[] authority; | ||
+//网页hub中心值 | ||
+privatedouble[] hub; | ||
+//链接矩阵关系 | ||
+privateint[][] linkMatrix; | ||
+//网页种类 | ||
+privateArrayList<String>pageClass; | ||
+ | ||
+publicHITSTool(StringfilePath){ | ||
+this.filePath=filePath; | ||
+ readDataFile(); | ||
+ } | ||
+ | ||
+/** | ||
+* 从文件中读取数据 | ||
+*/ | ||
+privatevoidreadDataFile() { | ||
+Filefile=newFile(filePath); | ||
+ArrayList<String[]>dataArray=newArrayList<String[]>(); | ||
+ | ||
+try{ | ||
+BufferedReaderin=newBufferedReader(newFileReader(file)); | ||
+Stringstr; | ||
+String[] tempArray; | ||
+while((str=in.readLine())!=null) { | ||
+ tempArray=str.split(""); | ||
+ dataArray.add(tempArray); | ||
+ } | ||
+ in.close(); | ||
+ }catch(IOExceptione) { | ||
+ e.getStackTrace(); | ||
+ } | ||
+ | ||
+ pageClass=newArrayList<>(); | ||
+// 统计网页类型种数 | ||
+for(String[] array:dataArray) { | ||
+for(Strings:array) { | ||
+if(!pageClass.contains(s)) { | ||
+ pageClass.add(s); | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ | ||
+inti=0; | ||
+intj=0; | ||
+ pageNum=pageClass.size(); | ||
+ linkMatrix=newint[pageNum][pageNum]; | ||
+ authority=newdouble[pageNum]; | ||
+ hub=newdouble[pageNum]; | ||
+for(intk=0; k<pageNum; k++){ | ||
+//初始时默认权威值和中心值都为1 | ||
+ authority[k]=1; | ||
+ hub[k]=1; | ||
+ } | ||
+ | ||
+for(String[] array:dataArray) { | ||
+ | ||
+ i=Integer.parseInt(array[0]); | ||
+ j=Integer.parseInt(array[1]); | ||
+ | ||
+// 设置linkMatrix[i][j]为1代表i网页包含指向j网页的链接 | ||
+ linkMatrix[i-1][j-1]=1; | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ | ||
+/** | ||
+* 输出结果页面,也就是authority权威值最高的页面 | ||
+*/ | ||
+publicvoidprintResultPage(){ | ||
+//最大Hub和Authority值,用于后面的归一化计算 | ||
+doublemaxHub=0; | ||
+doublemaxAuthority=0; | ||
+intmaxAuthorityIndex=0; | ||
+//误差值,用于收敛判断 | ||
+doubleerror=Integer.MAX_VALUE; | ||
+double[] newHub=newdouble[pageNum]; | ||
+double[] newAuthority=newdouble[pageNum]; | ||
+ | ||
+ | ||
+while(error>0.01*pageNum){ | ||
+for(intk=0; k<pageNum; k++){ | ||
+ newHub[k]=0; | ||
+ newAuthority[k]=0; | ||
+ } | ||
+ | ||
+//hub和authority值的更新计算 | ||
+for(inti=0; i<pageNum; i++){ | ||
+for(intj=0; j<pageNum; j++){ | ||
+if(linkMatrix[i][j]==1){ | ||
+ newHub[i]+=authority[j]; | ||
+ newAuthority[j]+=hub[i]; | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ | ||
+ maxHub=0; | ||
+ maxAuthority=0; | ||
+for(intk=0; k<pageNum; k++){ | ||
+if(newHub[k]>maxHub){ | ||
+ maxHub=newHub[k]; | ||
+ } | ||
+ | ||
+if(newAuthority[k]>maxAuthority){ | ||
+ maxAuthority=newAuthority[k]; | ||
+ maxAuthorityIndex=k; | ||
+ } | ||
+ } | ||
+ | ||
+ error=0; | ||
+//归一化处理 | ||
+for(intk=0; k<pageNum; k++){ | ||
+ newHub[k]/=maxHub; | ||
+ newAuthority[k]/=maxAuthority; | ||
+ | ||
+ error+=Math.abs(newHub[k]-hub[k]); | ||
+System.out.println(newAuthority[k]+":"+newHub[k]); | ||
+ | ||
+ hub[k]=newHub[k]; | ||
+ authority[k]=newAuthority[k]; | ||
+ } | ||
+System.out.println("---------"); | ||
+ } | ||
+ | ||
+System.out.println("****最终收敛的网页的权威值和中心值****"); | ||
+for(intk=0; k<pageNum; k++){ | ||
+System.out.println("网页"+pageClass.get(k)+":"+authority[k]+":"+hub[k]); | ||
+ } | ||
+System.out.println("权威值最高的网页为:网页"+pageClass.get(maxAuthorityIndex)); | ||
+ } | ||
+ | ||
+} |
@@ -0,0 +1,4 @@ | ||
+1 2 | ||
+1 3 | ||
+2 3 | ||
+3 1 |
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2024-11-20