基于Oracle的Kmean聚类分析（oracle kmean）

基于Oracle的Kmean聚类分析

Kmeans是一种基于距离的聚类算法，它通过计算样本间的距离，将样本分为 k 个不同的分类。Kmeans算法可以应用于各种不同领域的数据分析，如生物信息学、市场营销等。在本文中，我们将介绍如何在Oracle数据库中使用Kmeans算法进行聚类分析。

一、建立数据模型

我们首先需要准备一些数据用于分析。这里以学生成绩为例，每个学生有三个成绩分别为 math、English 和 science，我们可以使用以下 SQL 语句创建一个简单的表 students：

CREATE TABLE students (
    math NUMBER(3,2),
    english NUMBER(3,2),
    science NUMBER(3,2)
);

然后我们可以插入一些样本数据：

INSERT INTO students VALUES(70, 75, 80);
INSERT INTO students VALUES(90, 85, 70);
INSERT INTO students VALUES(80, 70, 75);
INSERT INTO students VALUES(75, 90, 85);
INSERT INTO students VALUES(70, 85, 80);
INSERT INTO students VALUES(80, 75, 70);

二、使用Kmeans算法进行聚类分析

在 Oracle 中进行 Kmeans 聚类分析，需要使用 DBMS_DATA_MINING 包。该包是 Oracle 数据挖掘功能的一部分，可用于执行常见的数据挖掘任务。使用 Kmeans 聚类分析，需要在 Oracle 中创建一个模型，该模型将存储聚类的结果。

使用以下 SQL 语句创建一个 Kmeans 模型：

DECLARE
    v_input_data       VARCHAR2(32767);
    v_model_name       VARCHAR2(30)  := 'KMEANS_MODEL';
    v_k                NUMBER        := 2;  -- 将数据聚类为两个群组
    v_distance_method  VARCHAR2(30)  := 'EUCLIDEAN_DISTANCE';
    v_transformation   VARCHAR2(30)  := null;
BEGIN
    SELECT 'MATH,ENGLISH,SCIENCE' || chr(10) || LISTAGG(MATH ||','|| ENGLISH ||','|| SCIENCE, chr(10))
    WITHIN GROUP (ORDER BY MATH DESC) as input_data
    INTO v_input_data
    FROM STUDENTS;
    dbms_data_mining.create_model(
        model_name          => v_model_name,
        mining_function     => dbms_data_mining.clustering,
        data_table_name     => 'students',
        case_id_column_name => null,
        target_column_name  => null,
        settings_table_name => null,
        data_schema_name    => null,
        settings_schema_name=> null,
        algorithm_name      => dbms_data_mining.kmeans_clustering,
        algorithm_parameters=> dbms_data_mining.set_kmeans_parameter(
                                    k                => v_k,
                                    distance_method  => v_distance_method,
                                    transformation   => v_transformation
                               ),
        input_data          => v_input_data
    );
END;

以上代码使用 SQL 中的 LISTAGG 函数，按照 math 分数的高低组合所有数据行。然后使用 DBMS_DATA_MINING 包中的 create_model 过程来创建一个 Kmeans 模型。在该过程中，需要指定要使用的算法以及对该算法的参数进行配置。在本例中，算法为 Kmeans，并将数据分为两类。

三、查看聚类分析结果

在创建模型之后，我们可以使用 DBMS_DATA_MINING 包中的 apply 方法，使用学生的成绩数据运行模型。该方法将使用 Kmeans 算法对数据进行聚类，并返回包含每个学生所属的群组号的结果表。

使用以下 SQL 语句查看聚类结果：

SELECT row_number() OVER (ORDER BY CLUSTER_ID) AS CLUSTER_NO,
       math,
       english,
       science,
       cluster_id
FROM   (SELECT *
        FROM   dm$clustering_results
        WHERE  model_name = 'KMEANS_MODEL'
        ORDER BY case_id);

以上代码将结果表按照 case_id 排序，然后使用 row_number 函数为每个群组编号。

四、总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Oracle 数据库中的 Kmeans 算法进行聚类分析。我们首先创建了一个包含学生成绩的表，然后使用 DBMS_DATA_MINING 包中的 create_model 过程来创建一个 Kmeans 模型。我们使用 apply 方法，对学生成绩数据运行模型，并查看了聚类结果。通过了解 Oracle 数据挖掘功能，可以有效地在其它领域中应用这些技术。