刚看了这个算法,理解如下,放在这里,备忘,如有错误的地方,请指出,谢谢

需要做聚类的数组我们称之为【源数组】

需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组,这个数组我们称之为【聚类中心数组】及

一个缓存临时聚类中心的数组,我们称之为【缓存聚类中心数组】

然后初始化一个K长度的数组,值随机(尽量分布在原数组的更大的区间以便计算),用于和源数组进行比对计算。

下面是计算的部分:

死循环遍历对源数据进行分组。

分组内遍历原数组的每个元素与聚类中心的每个元素的距离(差值的绝对值),将最小距离的聚类中心数组下标缓存的临时变量临时变量数组A中(长度=原数组),

创建二维数组,我们称之为【分组数组】 [聚类中心数组长度][源数组中分类的值],

遍历临时变量数组A,使用A的小标拿到原数组对应的值,赋值给分组数组。

具体公式如:

分组数组[A[i]].add(原数组[i]);

返回分组数组

对分组后的数组计算中间值存入缓存聚类中心数组,比较缓存剧烈数组和聚类数组,是否位置一样,值一样,如果一样跳出死循环,分类结束,

否则将临时剧烈中心数组赋值给聚类中心数组进行下次循环

别笑!语文从来没及格过,表达能力就这样了。。。。。。。。不明白我说的啥,那么就看代码吧。

下面是c#代码,如果需要java代码,请看http://www.oschina.net/code/snippet_42411_2527

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceK_MeansTest

{classProgram

{static void Main(string[] args)

{double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11,20,21,22,23,27,40,41,42,43,61,62,63, 100, 150, 200, 1000};int k = 5;double[][] g;

g=cluster(p, k);for (int i = 0; i < g.Length; i++)

{for (int j = 0; j < g[i].Length; j++)

{

Console.WriteLine(g[i][j]);

}

Console.WriteLine("----------------------");

}

Console.ReadKey();

}/** 聚类函数主体。

* 针对一维 double 数组。指定聚类数目 k。

* 将数据聚成 k 类。*/

public static double[][] cluster(double[] p, intk)

{//存放聚类旧的聚类中心

double[] c = new double[k];//存放新计算的聚类中心

double[] nc = new double[k];//存放放回结果

double[][] g;//初始化聚类中心//经典方法是随机选取 k 个//本例中采用前 k 个作为聚类中心//聚类中心的选取不影响最终结果

for (int i = 0; i < k; i++)

c[i]=p[i];//循环聚类,更新聚类中心//到聚类中心不变为止

while (true)

{//根据聚类中心将元素分类

g =group(p, c);//计算分类后的聚类中心

for (int i = 0; i < g.Length; i++)

{

nc[i]=center(g[i]);

}//如果聚类中心不同

if (!equal(nc, c))

{//为下一次聚类准备

c =nc;

nc= new double[k];

}else //聚类结束

break;

}//返回聚类结果

returng;

}/** 聚类中心函数

* 简单的一维聚类返回其算数平均值

* 可扩展*/

public static double center(double[] p)

{return sum(p) /p.Length;

}/** 给定 double 型数组 p 和聚类中心 c。

* 根据 c 将 p 中元素聚类。返回二维数组。

* 存放各组元素。*/

public static double[][] group(double[] p, double[] c)

{//中间变量,用来分组标记

int[] gi = new int[p.Length];//考察每一个元素 pi 同聚类中心 cj 的距离//pi 与 cj 的距离最小则归为 j 类

for (int i = 0; i < p.Length; i++)

{//存放距离

double[] d = new double[c.Length];//计算到每个聚类中心的距离

for (int j = 0; j < c.Length; j++)

{

d[j]=distance(p[i], c[j]);

}//找出最小距离

int ci =min(d);//标记属于哪一组

gi[i] =ci;

}//存放分组结果

double[][] g = new double[c.Length][];//遍历每个聚类中心,分组

for (int i = 0; i < c.Length; i++)

{//中间变量,记录聚类后每一组的大小

int s = 0;//计算每一组的长度

for (int j = 0; j < gi.Length; j++)if (gi[j] ==i)

s++;//存储每一组的成员

g[i] = new double[s];

s= 0;//根据分组标记将各元素归位

for (int j = 0; j < gi.Length; j++)if (gi[j] ==i)

{

g[i][s]=p[j];

s++;

}

}//返回分组结果

returng;

}/** 计算两个点之间的距离, 这里采用最简单得一维欧氏距离, 可扩展。*/

public static double distance(double x, doubley)

{return Math.Abs(x -y);

}/** 返回给定 double 数组各元素之和。*/

public static double sum(double[] p)

{double sum = 0.0;for (int i = 0; i < p.Length; i++)

sum+=p[i];returnsum;

}/** 给定 double 类型数组,返回最小值得下标。*/

public static int min(double[] p)

{int i = 0;double m = p[0];for (int j = 1; j < p.Length; j++)

{if (p[j]

{

i=j;

m=p[j];

}

}returni;

}/** 判断两个 double 数组是否相等。 长度一样且对应位置值相同返回真。*/

public static bool equal(double[] a, double[] b)

{if (a.Length !=b.Length)return false;else{for (int i = 0; i < a.Length; i++)

{if (a[i] !=b[i])return false;

}

}return true;

}

}

}

结果如下

一维数组kmeans聚类c语言,一维数组的 K-Means 聚类算法理解相关推荐

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