K-means聚类的JAVA可视化及应用分析

随着机器学习的热潮逐渐新起,大数据已成为国家重要的战略资源,如何有效利用大数据是机器学习中的关键技术,聚类分析即是其中之一。本文主要描述以K-means算法为核心的可视化操作以及在NBA球队分类中的应用结果。一、引言聚类分析的目的就是在相似的基础上收集数据并分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。给定一组观测数据,K-means算法的核心思想是,设立K个簇,以该簇为中心,通过统计学和数学的方法,划分该簇的范围,并将以该簇为中心的一部分点划分为一类。