聚类结果可视化方法

在WEKA中，您可以通过右击“Result list”中列出的聚类结果，并选择“Visualize cluster assignments”来观察聚类结果的可视化图表。弹出窗口将展示各个实例的散点图，您可以在顶部两个框中选择横纵坐标，通过“color”选项为散点图着色，标识不同的簇。

执行结果展示如下。

K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的无监督学习方法，将数据点分为K个不同的簇。该算法通过迭代寻找最优簇中心，确保每个数据点到其所属簇中心的距离最小化。在三维空间中，K-means算法可以通过直观的颜色编码方式展示不同簇的数据点分布，从而帮助分析和评估其聚类效果。选择合适的K值、初始中心和数据分布假设是使用该算法时需要考虑的关键因素。

使用Matlab求解模型并可视化结果 以下是使用Matlab求解模型并可视化结果的步骤： 定义方程: 分别创建名为 shier1.m 和 shier2.m 的m文件，用于定义两个方程。 创建主程序: 创建名为 shark1.m 的主程序，用于求解上述两个方程。 计算比例: 在 shark1.m 中，计算两种情况下鲨鱼数在鱼类总数中所占比例 x2(t) / (x1(t) + x2(t))。 绘制图形: 使用Matlab的绘图功能，绘制鲨鱼比例随时间变化的图形。使用实线表示战前的鲨鱼比例，使用 '*' 线表示战争中的鲨鱼比例。 分析结果: 通过观察图形，可以得出结论：战争中鲨鱼的比例比战前高。

使用Matlab对随机生成的数据进行聚类分析，分别采用K均值聚类和模糊C均值聚类方法。 K均值聚类：* 距离计算方法：默认采用欧式距离(sqeuclidean)，可选用曼哈顿距离(cityblock)、余弦距离(cosine)、相关系数距离(correlation)以及汉明距离(hamming，仅适用于二分类变量)。* 可选参数：'Streams'和'UseSubstreams'，用于设置数据流，需重新设置数据。* 输出结果：* 各变量的簇心位置；* 簇内点到质心距离之和；* 各点在不同距离计算方法下到质心的距离；* 基于不同距离计算方法的聚类结果；* silhouette系数用于评估聚类合理性。 模糊C均值聚类：* 输出结果：* 聚类结果；* 各变量的簇心位置。 结果可视化：* 聚类图* 识别图* 三维分布图* 树状图* 平铺图

JTable 提供了便捷的方式将数据库查询结果以表格形式展示。通过建立数据库连接，并将查询结果集填充至 JTable 的数据模型中，用户可以直观地查看和操作数据。

可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间；它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。

MATLAB具备丰富的绘图功能，能够轻松实现二维和三维绘图，使用plot函数可以直观展示计算结果。此外，MATLAB还支持程序结构控制、函数调用、数据结构、输入输出等多种编程语言特征，操作简单高效，适合各类编程需求。

Matlab实验中，绘图功能与计算结果的可视化得到了显著优化。其高层绘图功能包括两维和三维绘图，同时具备底层绘图功能，支持句柄绘图。