一维数组的 K-Means 聚类算法理解
2016-08-29 15:44
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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
结果如下
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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