针对海量数据背景下K-means聚类结果不稳定和收敛速度较慢的问题，提出了基于MapReduce框架下的K-means改进算法。首先，为了能获得K-means聚类的初始簇数，利用凝聚层次聚类法对数据集进行聚类，并用轮廓系数对聚类结果进行初步评价，将获得数据集的簇数作为K-means算法的初始簇中心进行聚类；其次，为了能适应于海量数据的聚类挖掘，将改进的K-means算法部署在MapReduce框架上进行运算。实验结果表明，在单机性能上，该方法具有较高的准确率和召回率，同时也具有较强的聚类稳定性；在集群性能上，也具有较好的加速比和运行速度。

基于weka的数据分类和聚类分析实验报告.doc

案例数据集《多元统计分析-聚类分析-层次聚类》

完成多种分类的实现，如模糊分类，聚类分析

数据挖掘实战聚类分析的资源，包括城市消费因素的数据集和k-means，k-medoids，层次聚类，Som四种聚类分析算法的代码。

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k-means聚类分析MATLAB仿真代码

NTSYS是一个聚类分析的软件，可以用来分析RFLP，RAPD等电泳带型，也可用于微生物群落多样性的相似性分析

本文采用因子分析，聚类分析，判别分析等方法对半导体行业进行多元统计分析，并从企业财务指标对企业绩效进行评估。 KMO检验和Bartlett检验表明，半导体行业的财务数据非常适合因子分析。 通过因子分析和聚类分析，最终将71家半导体公司按照偿付能力，盈利能力，运营能力和成长能力分为四类，为投资者提供参考。

NTsys-pc2.01图解使用说明1数据的录入方法：1)利用Ntedit直接录入数据 0、1二元数据中的数据缺失记为2。其中列标可以写为样品编号(条带编号)，在No.rows 栏中写入0、1数据总数，No.cols 栏中写入样品总数。文件另存为*.nts格式。 2)从excel表中直接读入数据 Excel表中输入数据格式如下图。A1必须为1，B1为0、1数据总数，C1为样品总数