武威网站制作公司服务电话,wordpress 移动端插件,wordpress客户端不能用,跨境支付互联互通计算数据集中的元素与各个簇的中心的距离#xff0c;将它赋给最近的簇#xff0c;然后重新计算每个簇的平均值#xff0c;再将元素按离平均值点最近的原则重新分配直到没有出现重新分配
该算法要事先给出k的值#xff0c;即划分为几个簇。
vectorint datoclu(dat… 计算数据集中的元素与各个簇的中心的距离将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均值再将元素按离平均值点最近的原则重新分配直到没有出现重新分配
该算法要事先给出k的值即划分为几个簇。
vectorint datoclu(data.size(), -1);用这个来标记每个数据在哪个簇中。
#include fstream
#include sstream
#include vector
#include iostreamusing namespace std;struct Point
{double x;double y;
};double distance(const Point a, const Point b)
{return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) pow(a.y - b.y, 2));
}vectorint KMeans(vectorPoint data, int k, int maxIterations)
{vectorPoint centroids(k);for (int i 0; i k; i) {centroids[i] data[rand() % data.size()]; //随机选择k个类聚中心。0到(data.size()-1)}vectorint datoclu(data.size(), -1); //每个数据属于哪个簇bool flag 0;while (!flag maxIterations){flag 1;for (int i 0; i data.size(); i){double minDis numeric_limitsdouble::max();int index -1;for (int j 0; j centroids.size(); j){double dis distance(data[i], centroids[j]);if (dis minDis){minDis dis;index j;}}if (datoclu[i] ! index) //记录每个数据属于的聚类中心{datoclu[i] index;flag 0;}}vectorPoint newClu(k);vectorint num(k, 0);//计算每个簇平均值点for (int i 0; i data.size(); i){newClu[datoclu[i]].x data[i].x;newClu[datoclu[i]].y data[i].y;num[datoclu[i]];}for (int i 0; i k; i){newClu[i].x / num[i];newClu[i].y / num[i];}centroids newClu;maxIterations--;}return datoclu;
}
vectorPoint ReadData(string filename)
{vectorPoint data;ifstream file(filename);if (file.is_open()){string line;while (getline(file, line)){istringstream iss(line);double x, y;string token;Point point;if (getline(iss, token, ,) istringstream(token) point.x getline(iss, token, ,) istringstream(token) point.y) {data.push_back(point);}}}else{cout open fail;}file.close();return data;
}int main()
{vectorPoint dataset ReadData(data.txt);vectorint clusters;int k, maxIterations;cout 输入簇的个数和最大迭代次数endl;cin k maxIterations;clusters KMeans(dataset, k, maxIterations);vector vectorint index(k);for (int j 0; j k; j){for (int i 0; i clusters.size(); i){if (clusters[i] j){index[j].push_back(i);}}}for (int i 0; i index.size(); i){cout {;for (int j 0; j index[i].size(); j){cout index[i][j]1;if (j ! index[i].size() - 1){cout ,;}}cout };}
}
数据集
1.0, 1.0 2.0, 1.0 1.0, 2.0 2.0, 2.0 4.0, 3.0 5.0, 3.0 4.0, 4.0 5.0,4.0
运行结果
