应用手机图书馆的学生只占参与调研的34.6%，可见仍有2/3的学生没有利用手机图书馆。
反之，则说明两个对象相似度很低。2.3重新计算簇的中心。
因此，对保山学院图书馆2016年的图书采购工作和图书宣传工作作以下几点建议：第一、降低对文科教体类图书的采购金额。在使用计算机软件对图书馆馆藏、流通等工作进行管理之前，工作人员对数据的积累都是手工操作，对上述这些数据的统计很繁琐，也不够精确，图书馆员要对这些错综复杂的数据作完全分析几无可能。2.表1中，文学类图书始终是单独一类，是因为其借阅量太大，不足以影响其他各类图书的聚类情况，特剔除文学类图书以后，再用k-means算法进行逐年聚类分析后结果如表2所示。
艺术类、历史地理类图书在2011-2013年出现需求变小的情况，在2014年又同时回归大需求量行列。本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。
基于此，我们可以作如下预测：待2016年图书馆所购买新书上架之后，正在成为热门图书的哲学类图书、数理化类图书、工业技术类图书的被借阅可能性大于已经变成冷门图书的文科教体类。
1.用k-means算法对2007年-2015年的图书借阅量分别作聚类，结果如表1所示。第三、继续做好图书推荐工作。
2.k-means算法介绍k-means算法最早是Mac Queen在1967年提出的[5]，它是一种迭代的聚类算法，迭代过程中不断地移动簇集中的成员直至得到理想的簇集为止，具有简单、快速的优点。从表2中，我们可以看到哲学类、数理化类图书2007-2013年的借阅量都没发生较大变化，在2014年同时出现需求的增大。
2015年借阅量只有4588册，所占比例已经不到6.2%。2014年工业技术类图书上升到借阅量适中的队伍，而此前7年一直都在借阅量适中的文科教体类图书则降到借阅量低的一类图书中，说明在2014年读者对工业技术类图书的需求较以前增大，而降低了对文科教体类图书的需求。