使用K-Means 算法进行聚类分析程序

2025-03-31 05:46:47

推荐回答（3个）

回答1：

你这是四维数据，我这是一维数据kmeans，你试试吧

#include
#include
#include
#include
using namespace std;

int N; //数据个数
int K; //集合个数

int *CenterIndex; //质心索引集合,即属于第几个参考点
double *Center; //质心集合
double *CenterCopy;
double *DataSet;
double **Cluster;
int *Top;

/*算法描述:
C-Fuzzy均值聚类算法采用的是给定类的个数K,将N个元素(对象)分配到K个类中去使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小 */

//函数声明部分
void InitData();
void InitCenter();
void CreateRandomArray(int n,int k,int *centerIndex);
void CopyCenter();
void UpdateCluster();
void UpdateCenter();
int GetIndex(double value,double *centerIndex);
void AddtoCluster(int index,double value);
void print();
bool IsEqual(double *center,double *centercopy);

int main()
{
int Flag=1;
InitData();
while(Flag)//无限次循环
{
UpdateCluster();
UpdateCenter();
if(IsEqual(Center,CenterCopy))
{
Flag=0;
}
else
{
CopyCenter();
}
}
print();
getchar();
system("pause");
}

void InitData()
{
int i=0;
int a;
cout<<"请输入数据元素的个数: ";
cin>>N;
cout<<"请输入分类数: ";
cin>>K;
if(K>N)
{
return;
}

CenterIndex =new int [sizeof(int)];
Center =new double [sizeof(double)*K];
CenterCopy =new double [sizeof(double)*K];
DataSet =new double [sizeof(double)*N];
Cluster =new double* [sizeof(double*)*K];
Top =new int [sizeof(int)*K];

//初始化K个类的集合
for(i=0;i {
Cluster[i]=new double [sizeof(double)*N];
Top[i]=0;
}

cout<<"请输入数据"< for(i=0;i {
cin>>a;
DataSet[i]=a;
}

//初始化质心集合
InitCenter();
UpdateCluster();
}

void InitCenter()//初始化中心点（参照点）
{
int i=0;
//产生随即的K个 CreateRandomArray(N,K,CenterIndex);
for(i=0;i {
Center[i]=DataSet[CenterIndex[i]];
}
CopyCenter();

}

void CreateRandomArray(int n,int k,int *centerIndex)//产生可以随输出控制的 k与n （可舍弃）
{
int i=0,j=0;
for(i=0;i {
int a=rand()%n;
for(j=0;j {
if(centerIndex[j]==a)
break;
}

if(j>=i)
{
centerIndex[i]=a;
}
else
{
i--;
}
}
}

void CopyCenter()//将旧的中心点保留以作比较
{
int i=0;
for(i=0;i {
CenterCopy[i]=Center[i];
}
}

void UpdateCluster()//
{
int i=0;
int tindex;

for(;i {
Top[i]=0;
}

for(i=0;i {
tindex=GetIndex(DataSet[i],Center);
AddtoCluster(tindex,DataSet[i]);
}
}

int GetIndex(double value,double *center)//判断属于哪个参照点
{
int i=0;
int index=i;
double min=fabs(value-center[i]);
for(i=0;i {
if(fabs(value-center[i]) {
index=i;
min=fabs(value-center[i]);
}
}

return index;
}

void AddtoCluster(int index,double value)//统计每组个数（用于均值法求新的参照点）
{
Cluster[index][Top[index]]=value;
Top[index]++;
}

void UpdateCenter()//更新参照点
{
int i=0,j=0;
double sum;
for(i=0;i {
sum=0.0;
for(j=0;j {
sum+=Cluster[i][j];
}

if(Top[i]>0)
{
Center[i]=sum/Top[i];
}
}
}

bool IsEqual(double *center,double*centercopy)//
{
int i;
for(i=0;i {
if(fabs(center[i]!=centercopy[i]))
return 0;
}
return 1;
}

void print()//
{
int i,j;
cout<<"===================================="< for(i=0;i {
cout<<"第"< cout<<"数据元素为:\n";
for(j=0;j {
cout< }
cout< }
}

回答2：

高维求距离呗。自己定义一个距离的概念，一般都用和2维一样的2－norm.

回答3：

你这是四维数据，我这是一维数据kmeans，你试试吧
#include
#include
#include
#include
using
namespace
std;
int
N;
//数据个数
int
K;
//集合个数
int
*CenterIndex;
//质心索引集合,即属于第几个参考点
double
*Center;
//质心集合
double
*CenterCopy;
double
*DataSet;
double
**Cluster;
int
*Top;
/*算法描述:
C-Fuzzy均值聚类算法采用的是给定类的个数K,将N个元素(对象)分配到K个类中去使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小
*/
//函数声明部分
void
InitData();
void
InitCenter();
void
CreateRandomArray(int
n,int
k,int
*centerIndex);
void
CopyCenter();
void
UpdateCluster();
void
UpdateCenter();
int
GetIndex(double
value,double
*centerIndex);
void
AddtoCluster(int
index,double
value);
void
print();
bool
IsEqual(double
*center,double
*centercopy);
int
main()
{
int
Flag=1;
InitData();
while(Flag)//无限次循环
{
UpdateCluster();
UpdateCenter();
if(IsEqual(Center,CenterCopy))
{
Flag=0;
}
else
{
CopyCenter();
}
}
print();
getchar();
system("pause");
}
void
InitData()
{
int
i=0;
int
a;
cout<<"请输入数据元素的个数:
";
cin>>N;
cout<<"请输入分类数:
";
cin>>K;
if(K>N)
{
return;
}
CenterIndex
=new
int
[sizeof(int)];
Center
=new
double
[sizeof(double)*K];
CenterCopy
=new
double
[sizeof(double)*K];
DataSet
=new
double
[sizeof(double)*N];
Cluster
=new
double*
[sizeof(double*)*K];
Top
=new
int
[sizeof(int)*K];
//初始化K个类的集合
for(i=0;i{
Cluster[i]=new
double
[sizeof(double)*N];
Top[i]=0;
}
cout<<"请输入数据"<for(i=0;i{
cin>>a;
DataSet[i]=a;
}
//初始化质心集合
InitCenter();
UpdateCluster();
}
void
InitCenter()//初始化中心点(参照点)
{
int
i=0;
//产生随即的K个CreateRandomArray(N,K,CenterIndex);
for(i=0;i{
Center[i]=DataSet[CenterIndex[i]];
}
CopyCenter();
}
void
CreateRandomArray(int
n,int
k,int
*centerIndex)//产生可以随输出控制的
k与n
(可舍弃)
{
int
i=0,j=0;
for(i=0;i{
int
a=rand()%n;
for(j=0;j{
if(centerIndex[j]==a)
break;
}
if(j>=i)
{
centerIndex[i]=a;
}
else
{
i--;
}
}
}
void
CopyCenter()//将旧的中心点保留以作比较
{
int
i=0;
for(i=0;i{
CenterCopy[i]=Center[i];
}
}
void
UpdateCluster()//
{
int
i=0;
int
tindex;
for(;i{
Top[i]=0;
}
for(i=0;i{
tindex=GetIndex(DataSet[i],Center);
AddtoCluster(tindex,DataSet[i]);
}
}
int
GetIndex(double
value,double
*center)//判断属于哪个参照点
{
int
i=0;
int
index=i;
double
min=fabs(value-center[i]);
for(i=0;i{
if(fabs(value-center[i]){
index=i;
min=fabs(value-center[i]);
}
}
return
index;
}
void
AddtoCluster(int
index,double
value)//统计每组个数(用于均值法求新的参照点)
{
Cluster[index][Top[index]]=value;
Top[index]++;
}
void
UpdateCenter()//更新参照点
{
int
i=0,j=0;
double
sum;
for(i=0;i{
sum=0.0;
for(j=0;j{
sum+=Cluster[i][j];
}
if(Top[i]>0)
{
Center[i]=sum/Top[i];
}
}
}
bool
IsEqual(double
*center,double*centercopy)//
{
int
i;
for(i=0;i{
if(fabs(center[i]!=centercopy[i]))
return
0;
}
return
1;
}
void
print()//
{
int
i,j;
cout<<"===================================="<for(i=0;i{
cout<<"第"<cout<<"数据元素为:\n";
for(j=0;j{
cout<}
cout<}
}

matlab中符号积分算完了之后出现erfi是什么啊，比如算积分x^2*exp（x^2*a),x从负无穷到正无穷。