聚类指的是分组时，将类似的事物放在一起。应用于发布有针对性的广告，显示相关文章和在网站中构建社交网络等方面。

4.1.1 网站中的用户组：案例研究

       在一个类似SourceForge.net的网站中，可以用于聚类分析的用户数据有：年龄、收入、教育、技能、社交、有偿与否。接下来的两节会尽可能地根据这些属性值对用户分组。

4.1.2 用SQL order by 字句分组

       Order by A，B 的语句中A的优先级>B的优先级，如果有很多个属性的话不够灵活。

4.1.3 用数组排序分组

       最直观的解决方法是用Java代码直接操控数组元素的排序比较：

package com.hankcs;

import iweb2.ch4.clustering.SortedArrayClustering;
import iweb2.ch4.data.SFData;
import iweb2.ch4.data.SFDataset;

public class ch4_1_SortedArrayClustering
{
    public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        SFDataset ds = SFData.createDataset();

        SortedArrayClustering.cluster(ds.getData());
    }
}

输出

From file: C:/iWeb2/data/ch04/clusteringSF.dat
Using attribute names: [Age, IncomeRange, Education, Skills, Social, isPaid]
Loaded 20 data points.
John([45.0, 4.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0])
Lukas([45.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0])
Maria([43.0, 2.0, 1.0, 3.0, 1.0, 0.0])
Jack([43.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0])
George([42.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0])
Frank([39.0, 3.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0])
Elena([38.0, 1.0, 1.0, 3.0, 2.0, 0.0])
Eric([37.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 0.0])
Constantine([37.0, 1.0, 1.0, 3.0, 2.0, 0.0])
Dmitry([35.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0])
Bob([32.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0])
Bill([31.0, 1.0, 2.0, 4.0, 2.0, 0.0])
Catherine([31.0, 1.0, 1.0, 3.0, 3.0, 0.0])
Carl([30.0, 0.0, 2.0, 4.0, 2.0, 0.0])
Charlie([30.0, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 0.0])
Alexandra([25.0, 1.0, 2.0, 4.0, 2.0, 0.0])
Athena([24.0, 0.0, 1.0, 3.0, 4.0, 0.0])
Aurora([23.0, 1.0, 2.0, 5.0, 2.0, 0.0])
Albert([23.0, 0.0, 0.0, 3.0, 3.0, 0.0])
Babis([21.0, 0.0, 0.0, 3.0, 4.0, 0.0])

这个排序算法十分简单粗暴，通过将每个用户的数据作为一个向量，计算该向量到原点的距离，以此作为排序依据。

public class SortedArrayClustering
{

    public static void cluster(DataPoint[] points)
    {

        Arrays.sort(points, new Comparator<DataPoint>()
        {
            public int compare(DataPoint p1, DataPoint p2)
            {   // 按降序排列
                int result = 0;
                // sort based on score value
                // 根据分值排序
                if (p1.getR() < p2.getR())
                {
                    result = 1; // sorting in descending order
                }
                else if (p1.getR() > p2.getR())
                {
                    result = -1;
                }
                else
                {
                    result = 0;
                }
                return result;
            }
        });

        for (int i = 0; i < points.length; i++)
        {
            System.out.println(points[i].toShortString());
        }
    }
}

getR是计算向量到原点的距离：

    /**
     * 获取向量到原点的距离
     * @return
     */
    public double getR()
    {

        EuclideanDistance euclid = new EuclideanDistance();

        int n = attributes.length;

        double[] x = new double[n];

        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            x[i] = 0d;
        }

        return euclid.getDistance(x, this.numericAttributeValues);
    }

EuclideanDistance是用来计算欧几里得距离的类：

package iweb2.ch4.similarity;

/**
 * 欧几里得距离计算类
 */
public class EuclideanDistance implements Distance
{

    public EuclideanDistance()
    {
        // empty
    }

    /**
     * 计算x向量与y向量的欧几里得距离
     * @param x
     * @param y
     * @return
     */
    public double getDistance(double[] x, double[] y)
    {
        double sumXY2 = 0.0;
        for (int i = 0, n = x.length; i < n; i++)
        {
            sumXY2 += Math.pow(x[i] - y[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(sumXY2);
    }

    public double getDistance(Double[] x, Double[] y)
    {
        double sumXY2 = 0.0;
        for (int i = 0, n = x.length; i < n; i++)
        {
            sumXY2 += Math.pow(x[i] - y[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(sumXY2);
    }

}

这个算法有两个问题：

1、群组界限不明

2、年龄对排序影响太大

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