Java版kmeans实现（jar包下载及使用+算法介绍+源码简介）

数据挖掘作业要做聚类，用OpenCV的kmeans函数，出的结果各种随机。听别人说kmeans自己写起来思路很简单，于是自己写了个kmeans的jar包，可以随机或者按顺序取初始聚类中心，可以输出参数信息及各个点的所属聚类，以及各个聚类的中心坐标。参数结构有点类似OpenCV的kmeans，自己觉得架构得还不错，贴出来分享了。

1. kmeans.jar下载及使用
2. kmeans算法简介
3. 源码简介

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一、kmeans.jar下载及使用
　　下载地址：https://sourceforge.net/projects/yuanboshekmeans/files/
　　kmeans.jar为应用包，kmeans_src.jar为对应的源码包，kmeans_full.jar两者都包含。

　　新建java工程，引入kmeans.jar包（不会引包的参考），添加带有main函数的class，然后在main函数内加入测试代码

import kmeans.*;
 
 public class jmain {
     public static void main(String[] args) {
         double[][] points = {{0, 0}, {4, 10}, {1, 1}, {5, 8}}; //测试数据，四个二维的点
         kmeans_data data = new kmeans_data(points, 4, 2); //初始化数据结构
         kmeans_param param = new kmeans_param(); //初始化参数结构
         param.initCenterMehtod = kmeans_param.CENTER_RANDOM; //设置聚类中心点的初始化模式为随机模式
         
         //做kmeans计算，分两类
         kmeans.doKmeans(2, data, param);
         
         //查看每个点的所属聚类标号
         System.out.print("The labels of points is: ");
         for (int lable : data.labels) {
             System.out.print(lable + "  ");
         }
     }
 }

　　运行结果为：

k=2
attempts=2
criteriaBreakCondition=0.0
The number of each classes are: 
2 2 

The labels of points is: 0  1  0  1  

　　表示分两类，进行了两次迭代，两个聚类内各包含2个点，最后一行表示第一个和第3个点为0号聚类，第二和第四个点为1号聚类。
　　想获取更多信息和使用方法请查看源码部分。

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二、kmeans算法
　　（待续）

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三、源码简介

　　（待续）

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