Java课程设计——博客做业教学数据分析系统（201521123091 李嘉廉）

#课程设计——博客做业教学数据分析系统（201521123084 李嘉廉）

1.团队课程设计博客连接

博客做业教学数据分析系统

2.我的负责模块或任务说明

• 數據分析
• Kmeans聚類算法實現
• 多元綫性回歸算法實現
• 部分前端實現

3.本身的代码提交记录截图

4.本身负责模块或任务详细说明

（1）KMeans聚类
这是我负责的算法实现的一个模块，总结一下，数据聚类是将没有类别参考的数据进行分析，并划分为不一样的组，即直接从这些数据中导出类标号。聚类分析自己则是根据数据来发掘数据对象及其关系信息，并将这些数据分组。关于这些数据的具体类别一开始并无任何参考，例如该怎么聚类，聚成多少类，都没人知道，咱们称之为无监督学习。

代码有借鉴

public void doIteration(ArrayList<Node> centroid) {

    int cnt = 1;
    int cntEnd = 0;
    int numLabel = centroid.size();
    while (true) {// 迭代，直到全部的质心都不变化为止
        boolean flag = false;
        for (int i = 0; i < arrayList.size(); ++i) {
            double dis = 0x7fffffff;
            cnt = 1;
            for (int j = 0; j < centroid.size(); ++j) {
                Node node = centroid.get(j);
                if (getDistance(arrayList.get(i), node) < dis) {
                    dis = getDistance(arrayList.get(i), node);
                    arrayList.get(i).label = cnt;
                }
                cnt++;
            }
        }
        int j = 0;
        numLabel -= 1;
        while (j < numLabel) {
            int c = 0;
            Node node = new Node();
            for (int i = 0; i < arrayList.size(); ++i) {
                if (arrayList.get(i).label == j + 1) {
                    for (int k = 0; k < dimension; ++k) {
                        node.attributes[k] += arrayList.get(i).attributes[k];
                    }
                    c++;
                }
            }
            double[] attributelist = new double[dimension];
            for (int i = 0; i < dimension; ++i) {
                attributelist[i] = node.attributes[i] / c;
                if (attributelist[i] != centroid.get(j).attributes[i]) {
                    centroid.get(j).attributes[i] = attributelist[i];
                    flag = true;
                }
            }
            if (!flag) {
                cntEnd++;
                
                // 若全部的质心都不变，则跳出循环
                if (cntEnd == numLabel) {
                    break;
                }
            }
            j++;
        }
        
        // 若全部的质心都不变，则 success
        if (cntEnd == numLabel) {
            break;
        }
    }
}

（2）多元线性回归
首先介绍一下多元线性回归的算法：
假设有 共n个feature
拟合函数

代价函数

它的功能主要是经过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据作出预测。经过最小化代价函数来求得值，通常优化的方法有两种，第一是梯度降低算法（Gradient Descent），第二种是正规方程法（The normal equations）。 咱们选用的是第一种算法。

// 训练样本获得参数值
public void trainTheta() {
    int iteration = this.iteration;
    while ((iteration--) > 0) {
        // 计算每一个theta的偏导
        // partialDerivative := sum(...) / m
        double[] partialDerivative = computePartialDerivative();

        // 更新每一个theta，同时更新
        for (int i = 0; i < theta.length; i++) {
            theta[i] -= alpha * partialDerivative[i];
        }
    }
}

5.课程设计感想

做为组长，不单单是负责好本身的模块，更重要的是团队的协调合做。不过，幸运的是，找到的这群队友都通力配合、齐心合力，因此即便是在这么赶的状况下，咱们仍是如愿完成了基本的功能。
使用Java实现了一些基本算法，还行，可是不是很好，有部分是借鉴别人的。
时间特别紧，来不及呈现更好的做品，身为团队负责人深感抱歉。