Question

我正在使用Oracle数据库并在Java中实现以下代码（带有SQL导入的库），我有一组学生，他们的平均值，我标记那些平均值高于1的学生远离平均值的标准差（通过在其中插入一个“1”的新列）。然后我计算符合条件的学生人数并将其添加到新表中：

try{
         Statement stOne, stTwo, stThree, stFour;
         String SelectAverage = "SELECT MEAN FROM STUDENTS";
          ResultSet rsOne = stOne.executeQuery(SelectAverage);

    String TotalAverage = "SELECT Avg(MEAN) AS averages FROM STUDENTS";
          ResultSet rsTwo = stTwo.executeQuery(TotalAverage);     

          String student_stan_dev = "SELECT STDEV(MEAN) AS standardDeviation FROM STUDENTS";
          ResultSet rsThree = stThree.executeQuery(student_stan_dev);

           int onesdMean = 1;


           //Loop Duration_Sec column
           while(rsOne.next()){

           //Convert values into float values
           float allAvgs = rsOne.getFloat("MEAN");
           float totalAvg = rsTwo.getFloat("averages"); 
           float StDev = rsThree.getFloat("standardDeviation");

           float theSD = allAvgs - (onesdMean * StDev);
           }

        String flaggedStudents = "ALTER TABLE STUDENTS ADD FlaggedStudents INT";
        ResultSet rsFour = stFour.executeUpdate(flaggedStudents);

           if(allAvgs >= theSD){
               String FlagHint = "INSERT INTO STUDENTS.FlaggedStudents VALUES('1')";
               st.executeUpdate(FlagHint);
           }

        String countInstances = "SELECT STUDENTS.NAME, STUDENTS.FlaggedStudents" +
                "COUNT(*)OVER(PARTITION BY STUDENTS) AS cnt FROM STUDENTS";
           st.executeQuery(countInstances);


        st.executeUpdate("CREATE TABLE IF NOT EXISTS StudentCount" +
        "(NAME INT , cnt INT)");

        String insertVals = String.format("INSERT INTO StudentCount" +
                "(NAME , cnt INT") +
                " VALUES ('%s','%s')");

        st.execute(insertVals);

我的问题是，我想实现一种k-means算法，以便对符合此标准的学生进行聚类，并将那些远远不符合此标准的学生分开。我已经看过k-means算法的源代码，但是如何使用java / SQL中实现的数据库呢？我是否只是将此信息添加到群集阵列？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果您只有一个属性，请选择与k-means不同的算法。

聚类算法实际上只适用于多维数据。

对于一维数据，使用内核密度估计来查找局部最小值以在那里分割数据。这会产生更有意义的分裂。同时，可以对一维数据进行排序（并且排序是您的SQL数据库做得很好的事情），这使问题比多维度更容易。

严重。一维数据是经典统计的主要领域。他们有很好的工具来处理这类数据，所以请使用它们！

多维数据，加速计算变得棘手，是数据挖掘真正发挥作用的地方。一旦问题变得难以在合理的时间内使用适当的统计数据处理，那么数据挖掘的启发式方法就具有吸引力。但在此之前，经典统计数据更加聪明和先进。

实现K-Means算法JDBC

1 个答案: