（2017-05-02 银河统计）

k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。

一、计算步骤

设有n个m维向量\((X_{k1},X_{k2},\dots,X_{km}), k=1,2,\dots,n\)，

1、在n个样本中随机选k个样本为簇心或类；

2、选定某种距离（如欧氏距离）作为样本间的相似性度量，计算各样本和k个簇心之间的距离，将和簇心距离最小的样本和对应簇心归为一类；

3、根据误差准则，计算类（组内）方差（各簇中心点到其它聚类点的方差）和总方差；

4、计算k个类中样本重心，从而生成新的簇心或类。

重复上面的过程，直至簇心不变。

二、算法举例

简单样本数据如下表：

S X Y
1 0 2
2 0 0
3 1.5 0
4 5 0
5 5 2

试用k-means算法进行聚类分析（\(k=2\)）。

解、

1、选择\(S_1(0,2)\)、\(S_2(0,0)\)为初始的簇中心，即\(M_1=S_1(0,2)\)、\(M_2=S_2(0,0)\)；

2、计算各样本和2个簇心之间的欧氏距离；

对\(S_3\)：

\[D(S_3,M_1)=\sqrt{(1.5-0)^2+(0-2)^2}=2.5,\hspace{0.5cm}D(S_3,M_2)=\sqrt{(1.5-0)^2+(0-0)^2}=1.5
\]

\(D(S_3,M_2)<D(S_3,M_1)\)，故将\(S_3\)分配给第2个簇心\(C_2\)；

对\(S_4\)：

\[D(S_4,M_1)=\sqrt{(5-0)^2+(0-2)^2}=5.385,\hspace{0.5cm}D(S_4,M_2)=\sqrt{(5-0)^2+(0-0)^2}=5
\]

\(D(S_4,M_2)<D(S_4,M_1)\)，故将\(S_4\)分配给第2个簇心\(C_2\)；

对\(S_5\)：

\[D(S_5,M_1)=\sqrt{(5-0)^2+(2-2)^2}=5,\hspace{0.5cm}D(S_5,M_2)=\sqrt{(5-0)^2+(2-0)^2}=5.385
\]

\(D(S_2,M_2)>D(S_5,M_1)\)，故将\(S_5\)分配给第1个簇心\(C_1\)。

得到新簇\(C_1{S_1,S_5}\)、\(C_2{S_2,S_3,S_4}\)。

3、计算类（组内）方差（各簇中心点到其它聚类点的方差）和总方差；

\[E_1=[(5-0)^2+(2-2)^2]=25\hspace{0.5cm}E_2=[(1.5-0)^2+(0-0)^2]+[(5-0)^2+(0-0)^2]=27.25
\]

总体平均方差是：\(E=E_1+E2=25+27.25=52.25\)

4、计算2个类中样本重心，从而生成新的簇心或类

\[M_1=(\frac{0+5}{2},\frac{2+2}{2})=(2.5,2),\hspace{0.5cm}M_2=(\frac{0+1.5+5}{3},\frac{0+0+0}{3})=(2.17,0)
\]

以\(M_1=(2.5,2)\)、\(M_2=(2.17,0)\)为新的簇心，重复II、III计算步骤，得到新簇\(C_1{S_1,S_5}\)、\(C_2{S_2,S_3,S_4}\)。

2个类中样本重心仍为，\(M_1=(2.5,2)\)、\(M_2=(2.17,0)\)，类（组内）方差为，

\[E_1=[(0-2.5)^2+(2-2)^2]+[(5-2.5)^2+(2-2)^2]=12.5
\]

\[E_2=[(0-2.17)^2+(0-0)^2]+[(1.5-2.17)^2+(0-0)^2]+[(5-2.17)^2+(0-0)^2]=13.17
\]

总体平均误差是：\(E=E_1+E2=12.5+13.17=25.67\)

第一次迭代后，总体平均误差值由52.25降到25.67，显著减小。由于在两次迭代中，簇中心不变，所以停止迭代过程，算法停止。

三、样例代码

样例中采用鸢尾花数据，

鸢尾花[iris]数据（R语言经典聚类、分类案例数据）

ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica 
## 函数 - k-means算法

    webTJ.Datamining.setKmeans(arrs,k);

##参数

    【arrs,k】

    【样本数组,聚类簇数】

代码样例

var oTxt="5.1,3.5,1.4,0.2|4.9,3,1.4,0.2|4.7,3.2,1.3,0.2|4.6,3.1,1.5,0.2|5,3.6,1.4,0.2|5.4,3.9,1.7,0.4|4.6,3.4,1.4,0.3|5,3.4,1.5,0.2|4.4,2.9,1.4,0.2|4.9,3.1,1.5,0.1|5.4,3.7,1.5,0.2|4.8,3.4,1.6,0.2|4.8,3,1.4,0.1|4.3,3,1.1,0.1|5.8,4,1.2,0.2|5.7,4.4,1.5,0.4|5.4,3.9,1.3,0.4|5.1,3.5,1.4,0.3|5.7,3.8,1.7,0.3|5.1,3.8,1.5,0.3|5.4,3.4,1.7,0.2|5.1,3.7,1.5,0.4|4.6,3.6,1,0.2|5.1,3.3,1.7,0.5|4.8,3.4,1.9,0.2|5,3,1.6,0.2|5,3.4,1.6,0.4|5.2,3.5,1.5,0.2|5.2,3.4,1.4,0.2|4.7,3.2,1.6,0.2|4.8,3.1,1.6,0.2|5.4,3.4,1.5,0.4|5.2,4.1,1.5,0.1|5.5,4.2,1.4,0.2|4.9,3.1,1.5,0.2|5,3.2,1.2,0.2|5.5,3.5,1.3,0.2|4.9,3.6,1.4,0.1|4.4,3,1.3,0.2|5.1,3.4,1.5,0.2|5,3.5,1.3,0.3|4.5,2.3,1.3,0.3|4.4,3.2,1.3,0.2|5,3.5,1.6,0.6|5.1,3.8,1.9,0.4|4.8,3,1.4,0.3|5.1,3.8,1.6,0.2|4.6,3.2,1.4,0.2|5.3,3.7,1.5,0.2|5,3.3,1.4,0.2|7,3.2,4.7,1.4|6.4,3.2,4.5,1.5|6.9,3.1,4.9,1.5|5.5,2.3,4,1.3|6.5,2.8,4.6,1.5|5.7,2.8,4.5,1.3|6.3,3.3,4.7,1.6|4.9,2.4,3.3,1|6.6,2.9,4.6,1.3|5.2,2.7,3.9,1.4|5,2,3.5,1|5.9,3,4.2,1.5|6,2.2,4,1|6.1,2.9,4.7,1.4|5.6,2.9,3.6,1.3|6.7,3.1,4.4,1.4|5.6,3,4.5,1.5|5.8,2.7,4.1,1|6.2,2.2,4.5,1.5|5.6,2.5,3.9,1.1|5.9,3.2,4.8,1.8|6.1,2.8,4,1.3|6.3,2.5,4.9,1.5|6.1,2.8,4.7,1.2|6.4,2.9,4.3,1.3|6.6,3,4.4,1.4|6.8,2.8,4.8,1.4|6.7,3,5,1.7|6,2.9,4.5,1.5|5.7,2.6,3.5,1|5.5,2.4,3.8,1.1|5.5,2.4,3.7,1|5.8,2.7,3.9,1.2|6,2.7,5.1,1.6|5.4,3,4.5,1.5|6,3.4,4.5,1.6|6.7,3.1,4.7,1.5|6.3,2.3,4.4,1.3|5.6,3,4.1,1.3|5.5,2.5,4,1.3|5.5,2.6,4.4,1.2|6.1,3,4.6,1.4|5.8,2.6,4,1.2|5,2.3,3.3,1|5.6,2.7,4.2,1.3|5.7,3,4.2,1.2|5.7,2.9,4.2,1.3|6.2,2.9,4.3,1.3|5.1,2.5,3,1.1|5.7,2.8,4.1,1.3|6.3,3.3,6,2.5|5.8,2.7,5.1,1.9|7.1,3,5.9,2.1|6.3,2.9,5.6,1.8|6.5,3,5.8,2.2|7.6,3,6.6,2.1|4.9,2.5,4.5,1.7|7.3,2.9,6.3,1.8|6.7,2.5,5.8,1.8|7.2,3.6,6.1,2.5|6.5,3.2,5.1,2|6.4,2.7,5.3,1.9|6.8,3,5.5,2.1|5.7,2.5,5,2|5.8,2.8,5.1,2.4|6.4,3.2,5.3,2.3|6.5,3,5.5,1.8|7.7,3.8,6.7,2.2|7.7,2.6,6.9,2.3|6,2.2,5,1.5|6.9,3.2,5.7,2.3|5.6,2.8,4.9,2|7.7,2.8,6.7,2|6.3,2.7,4.9,1.8|6.7,3.3,5.7,2.1|7.2,3.2,6,1.8|6.2,2.8,4.8,1.8|6.1,3,4.9,1.8|6.4,2.8,5.6,2.1|7.2,3,5.8,1.6|7.4,2.8,6.1,1.9|7.9,3.8,6.4,2|6.4,2.8,5.6,2.2|6.3,2.8,5.1,1.5|6.1,2.6,5.6,1.4|7.7,3,6.1,2.3|6.3,3.4,5.6,2.4|6.4,3.1,5.5,1.8|6,3,4.8,1.8|6.9,3.1,5.4,2.1|6.7,3.1,5.6,2.4|6.9,3.1,5.1,2.3|5.8,2.7,5.1,1.9|6.8,3.2,5.9,2.3|6.7,3.3,5.7,2.5|6.7,3,5.2,2.3|6.3,2.5,5,1.9|6.5,3,5.2,2|6.2,3.4,5.4,2.3|5.9,3,5.1,1.8";

var oArrs=webTJ.getArrs(oTxt,"|",",");

oArrs=webTJ.Array.getQuantify(oArrs); //样本值数量化

webTJ.Datamining.setKmeans(oArrs,3); //将样本聚为3类

注：代码中鸢尾花数据被转换为格式化字符串，不包括序列号和属性列（最后一列）

四、案例分析

案例一：人口文化程度聚类分析

为了更深入了解我国人口的文化程度状况，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析选用了三个指标：（1）大学以上文化程度的人口占全部人口的比例（DXBZ）；（2）初中文化程度的人口占全部人口的比例（CZBZ）；（3）文盲半文盲人口占全部人口的比例（WMBZ）、分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况，原始数据如下表：

1990年全国人口普查文化程度人口比例（%）
地区 序号 DXBZ CZBZ WMBZ
北京 1 9.3 30.55 8.7
天津 2 4.67 29.38 8.92
河北 3 0.96 24.69 15.21
山西 4 1.38 29.24 11.3
内蒙 5 1.48 25.47 15.39
辽宁 6 2.6 32.32 8.81
吉林 7 2.15 26.31 10.49
黑龙江 8 2.14 28.46 10.87
上海 9 6.53 31.59 11.04
江苏 10 1.47 26.43 17.23
浙江 11 1.17 23.74 17.46
安徽 12 0.88 19.97 24.43
福建 13 1.23 16.87 15.63
江西 14 0.99 18.84 16.22
山东 15 0.98 25.18 16.87
河南 16 0.85 26.55 16.15
河北 17 1.57 23.16 15.79
湖南 18 1.14 22.57 12.1
广东 19 1.34 23.04 10.45
广西 20 0.79 19.14 10.61
海南 21 1.24 22.53 13.97
四川 22 0.96 21.65 16.24
贵州 23 0.78 14.65 24.27
云南 24 0.81 13.85 25.44
西藏 25 0.57 3.85 44.43
陕西 26 1.67 24.36 17.62
甘肃 27 1.1 16.85 27.93
青海 28 1.49 17.76 27.7
宁夏 29 1.61 20.27 22.06
新疆 30 1.85 20.66 12.75

将表格中数据部分转换为格式字符串（列由“,”分割、行由“|”分割），

9.3,30.55,8.7|4.67,29.38,8.92|0.96,24.69,15.21|1.38,29.24,11.3|1.48,25.47,15.39|2.6,32.32,8.81|2.15,26.31,10.49|2.14,28.46,10.87|6.53,31.59,11.04|1.47,26.43,17.23|1.17,23.74,17.46|0.88,19.97,24.43|1.23,16.87,15.63|0.99,18.84,16.22|0.98,25.18,16.87|0.85,26.55,16.15|1.57,23.16,15.79|1.14,22.57,12.1|1.34,23.04,10.45|0.79,19.14,10.61|1.24,22.53,13.97|0.96,21.65,16.24|0.78,14.65,24.27|0.81,13.85,25.44|0.57,3.85,44.43|1.67,24.36,17.62|1.1,16.85,27.93|1.49,17.76,27.7|1.61,20.27,22.06|1.85,20.66,12.75

代码样例

var oTxt="9.3,30.55,8.7|4.67,29.38,8.92|0.96,24.69,15.21|1.38,29.24,11.3|1.48,25.47,15.39|2.6,32.32,8.81|2.15,26.31,10.49|2.14,28.46,10.87|6.53,31.59,11.04|1.47,26.43,17.23|1.17,23.74,17.46|0.88,19.97,24.43|1.23,16.87,15.63|0.99,18.84,16.22|0.98,25.18,16.87|0.85,26.55,16.15|1.57,23.16,15.79|1.14,22.57,12.1|1.34,23.04,10.45|0.79,19.14,10.61|1.24,22.53,13.97|0.96,21.65,16.24|0.78,14.65,24.27|0.81,13.85,25.44|0.57,3.85,44.43|1.67,24.36,17.62|1.1,16.85,27.93|1.49,17.76,27.7|1.61,20.27,22.06|1.85,20.66,12.75";

var oArrs=webTJ.getArrs(oTxt,"|",",");

oArrs=webTJ.Array.getQuantify(oArrs);         //样本值数量化

//oArrs=webTJ.Datamining.getYZarrs(oArrs,1);  //按均值、标准差将数据标准化

webTJ.Datamining.setKmeans(oArrs,2);          //将样本聚为2类

注：代码webTJ.Datamining.setKmeans(oArrs,2)中可以将2改为3、4、5，观察组间误差比的变化

案例二：根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行聚类分析

这里选取了发达国家、新兴工业化国家、拉美国家、亚洲发展中国家、转型国家等不同类型的20个国家作Q型聚类分析。描述信息基础设施的变量主要有六个：

I、 Call—每千人拥有电话线数，

II、 movecall—每千房居民蜂窝移动电话数，

III、fee—高峰时期每三分钟国际电话的成本，

IV、 Computer—每千人拥有的计算机数，

V、 mips—每千人中计算机功率《每秒百万指令》，

VI、 net—每千人互联网络户主数。数据摘自《世界竞争力报告—1997》。

20个国家信息基础设施表
ID country call movecall fee computer mips net
1 美国 631.6 161.9 0.36 403 26073 35.34
2 日本 498.4 143.2 3.57 176 10223 6.26
3 德国 557.6 70.6 2.18 199 11571 9.48
4 瑞典 684.1 281.8 1.4 286 16660 29.39
5 瑞士 644 93.5 1.98 234 13621 22.68
6 丹麦 620.3 248.6 2.56 296 17210 21.84
7 新加坡 498.4 147.5 2.5 284 13578 13.49
8 中国台湾 469.4 56.1 3.68 119 6911 1.72
9 韩国 434.5 73 3.36 99 5795 1.68
10 巴西 81.9 16.3 3.02 19 876 0.52
11 智利 138.6 8.2 1.4 31 1411 1.28
12 墨西哥 92.2 9.8 2.61 31 1751 0.35
13 俄罗斯 174.9 5 5.12 24 1101 0.48
14 波兰 169 6.5 3.68 40 1796 1.45
15 匈牙利 262.2 49.4 2.66 68 3067 3.09
16 马来西亚 195.5 88.4 4.19 53 2734 1.25
17 泰国 78.6 27.8 4.95 22 1662 0.11
18 印度 13.60 0.30 6.28 2.00 101.00 0.01
19 法国 559.10 42.90 1.27 201.00 11702.00 4.76
20 英国 521.10 122.50 0.98 248.00 14461.00 11.91

代码样例

var oTxt="631.6,161.9,0.36,403,26073,35.34|498.4,143.2,3.57,176,10223,6.26|557.6,70.6,2.18,199,11571,9.48|684.1,281.8,1.4,286,16660,29.39|644,93.5,1.98,234,13621,22.68|620.3,248.6,2.56,296,17210,21.84|498.4,147.5,2.5,284,13578,13.49|469.4,56.1,3.68,119,6911,1.72|434.5,73,3.36,99,5795,1.68|81.9,16.3,3.02,19,876,0.52|138.6,8.2,1.4,31,1411,1.28|92.2,9.8,2.61,31,1751,0.35|174.9,5,5.12,24,1101,0.48|169,6.5,3.68,40,1796,1.45|262.2,49.4,2.66,68,3067,3.09|195.5,88.4,4.19,53,2734,1.25|78.6,27.8,4.95,22,1662,0.11|13.6,0.3,6.28,2,101,0.01|559.1,42.9,1.27,201,11702,4.76|521.1,122.5,0.98,248,14461,11.91";

var oArrs=webTJ.getArrs(oTxt,"|",",");

oArrs=webTJ.Array.getQuantify(oArrs);        //样本值数量化

//oArrs=webTJ.Datamining.getYZarrs(oArrs,1); //按均值、标准差将数据标准化

webTJ.Datamining.setKmeans(oArrs,3);         //将样本聚为3类

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