• 一维数组的 K-Means 聚类算法理解


    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

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    
    namespace K_MeansTest
    {
        class Program
        {
            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, int k)
            {
                // 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
                return g;
            }
            /*
             * 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
                return g;
            }
    
            /*
             * 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, double y)
            {
                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];
                return sum;
            }
    
            /*
             * 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] < m)
                    {
                        i = j;
                        m = p[j];
                    }
                }
                return i;
            }
    
            /*
             * 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

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