1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理； 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

一、说明 （一）课程的性质、地位和任务 SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。是国际著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、SPSS、Statis）。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。 （二）课程教学的基本要求 要求学生在大概了解SPSS原理的基础上，能够掌握其操作过程，进行一般的统计分析，并且能够根据结果解释、论证假设。 （三）课程教学改革 目前有关SPSS统计分析的书籍较多，但针对心理学专业教学方面的书籍几乎没有，使得教学过程中出现一些困难，如一些书上所举的例子、所练习的数据多适合医学等学科使用，和心理教育专业相差太远，所以，教学过程中，需要补充和心理学比较接近的知识，使学生能够将以前学过的知识和现在学习的内容结合起来，受到更好的效果。 二、本文 （一）课程理论教学 第一章: SPSS概览－－数据分析实例详解 第一节SPSS概况 一、SPSS简介 二、操作方式： 三、缺点和不足 第二节 SPSS安装与进入 第三节 SPSS数据分析实例详解 一、 数据的输入和保存 （一） SPSS的界面 （二）定义变量 （三） 输入数据 （四）保存数据 二、 数据的预分析 （一） 数据的简单描述 （二）绘制直方图 （三） 按题目要求进行统计分析 （四）导出分析结果 [重点] SPSS安装与进入 [难点] 数据的输入和保存 [教学方法] 讲授法，多媒体演示，实例讨论 [思考题] 什么是SPSS 第二章 数据文件的管理 第一节　建立与保存数据文件-File菜单 一、新建数据文件 （一）定义新变量 （二） 数据的录入 二、打开其他格式的数据文件 （一） 使用数据库查询打开 （二）直接打开 三、保存数据文件 四、File菜单中的其他条目 第二节　编辑数据文件 一、从原有变量计算新变量 二、　用于数据管理的菜单项 [重点] 建立与保存数据文件-File菜单 [难点] 打开其他格式的数据文件 [教学方法] 讲授法，多媒体演示，实例讨论 [思考题] 如何建立与保存数据文件 第三章：Descriptive Statistics菜单详解 第一节 Frequencies过程 一、界面说明 二、实例分析 三、结果解释 第二节 Descriptives过程 一、界面说明 二、结果解释 第三节 Explore过程 一、界面说明 二、结果解释 第四节 Crosstabs过程 一、界面说明 二、 分析实例 三、结果解释 [重点] Frequencies过程、Descriptives过程 [难点] Explore过程、Crosstabs过程 [教学方法] 讲授法，多媒体演示，实例讨论 [思考题] 第四章 Compare Means菜单详解 第一节　Means过程 一、　界面说明 二、　结果解释 第二节 　One-Samples T Test过程 一、　界面说明 二、　结果解释 第三节　Independent-Samples T Test过程 一、　界面说明 二、　结果解释 第四节 Paired-Samples T Test过程 一、　界面说明 二、　分析实例 三、 结果解释 第五节　One-Way ANOVA过程 一、　界面说明 二、　分析实例 三、　结果解释 [重点] One-Samples T Test过程、Independent-Samples T Test过程、Independent-Samples T Test过程、One-Way ANOVA [难点] Paired-Samples T Test过程 [教学方法] 讲授法，多媒体演示，实例讨论 [思考题] 如何检验平均数差异 第五章 General Linear Model菜单详解（上） 第一节　两因素方差分析 一、univarate对话框界面说明 二、例题分析 三、　结果解释 第二节　协方差分析 一、分析步骤 二、结果解释 第三节　其他较简单的方差分析问题 [重点] 两因素方差分析、 [难点] 协方差分析 [教学方法] 讲授法，多媒体演示，实例讨论

function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)

《新高考数学专题强化》考点56 离散型随机变量的均值与方差.pdf

FLICM 算法，是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法，来自论文"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm", IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010 1328-1337, doi: 10.1109/TIP.2010.2040763，使用Matlab R2018b编写，皆用矩阵计算。

仅供大家参考

这是先实现k均值算法，再在这个基础上实现约束种子k均值算法。k均值算法有直接调用接口实现，有用代码一步一步实现，训练数据清晰，每一个函数都有解释，是一个学习k均值算法很好的资源。

：针对经典的C均值聚类算法以及模糊C均值聚类算法所存在的两个方面的问题：一是算法对初始聚类中心的过 分依赖性，通常的聚类算法往往对于不同的初始聚类中心会得到不同的聚类结果；二是算法需要预先知道实际的聚类数 目，而在实际应用中，聚类数目却是未知的。基于此提出了模糊C均值聚类算法的一种改进算法，即在标准的模糊C均值 聚类算法的基础上，给目标函数加入了一个惩罚项，使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和 有效性

在只有均值、标准差、样本量的情况下，spss是不能实现方差分析的。因此，这个小小的软件能够帮助你问题。