模式识别之聚类算法k-均值---k-均值聚类算法c实现
//写个简单的先练习一下,测试通过 //k-均值聚类算法C语言版 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h>
#define TRUE 1
#define FALSE 0
int N;//数据个数
int K;//集合个数
int * CenterIndex;//初始化质心数组的索引
double * Center;//质心集合
double * CenterCopy;//质心集合副本
double * AllData;//数据集合
double ** Cluster;//簇的集合
int * Top;//集合中元素的个数，也会用作栈处理
//随机生成k个数x(0<=x<=n-1)作为起始的质心集合
void CreateRandomArray(int n, int k,int * center)
{
int i=0;
int j=0;
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for( i=0;i<k;++i)//随机生成k个数
{
int a=rand()%n;
//判重
for(j=0;j<i;j++)
{
if(center[j]==a)//重复
{
break;
}
}
if(j>=i)//如果不重复，加入
{
center[i]=a;
}
else
{
i--;
//如果重复，本次重新随机生成
}
}
}
//返回距离最小的质心的序号
int GetIndex(double value,double * center)
{
int i=0;
int index=i;//最小的质心序号
double min=fabs(value-center[i]);//距质心最小距离
for(i=0;i<K;i++)
{
if(fabs(value-center[i])<min)//如果比当前距离还小，更新最小的质心序号和距离值
{
index=i;
min=fabs(value-center[i]);
}
}
return index;
}
//拷贝质心数组到副本
void CopyCenter()
{
int i=0;
for(i=0;i<K;i++)
{
CenterCopy[i]=Center[i];
}
}
//初始化质心，随机生成法
void InitCenter()
{
int i=0;
CreateRandomArray(N,K,CenterIndex);//产生随机的K个<N的不同的序列
for(i=0;i<K;i++)
{
Center[i]=AllData[CenterIndex[i]];//将对应数据赋值给质心数组
}
CopyCenter();//拷贝到质心副本
}
//加入一个数据到一个Cluster[index]集合
void AddToCluster(int index,double value)
{
Cluster[index][Top[index]++]=value;//这里同进栈操作
}
//重新计算簇集合
void UpdateCluster()
{
int i=0;
int tindex;
//将所有的集合清空，即将TOP置0
for(i=0;i<K;i++)
{
Top[i]=0;
}
for(i=0;i<N;i++)
{
tindex=GetIndex(AllData[i],Center);//得到与当前数据最小的质心索引
AddToCluster(tindex,AllData[i]); //加入到相应的集合中
}
}
//重新计算质心集合，对每一簇集合中的元素加总求平均即可
void UpdateCenter()
{
int i=0;
int j=0;
double sum=0;
for(i=0;i<K;i++)
{
sum=0;
//计算簇i的元素和
for(j=0;j<Top[i];j++)
{
sum+=Cluster[i][j];
}
if(Top[i]>0)//如果该簇元素不为空
{
Center[i]=sum/Top[i];//求其平均值
}
}
}
//判断2数组元素是否相等
int IsEqual(double * center1 ,double * center2)
{
int i;
for(i=0;i<K;i++)
{
if(fabs(center1[i]!=center2[i]))
{
return FALSE;
}
}
return TRUE;
}
//打印聚合结果
void Print()
{
int i,j;
printf("-------------------------------------- ");
for(i=0;i<K;i++)
{
printf("第%d组: 质心（%f） ",i,Center[i]);
for(j=0;j<Top[i];j++)
{
printf("%f ",Cluster[i][j]);
}
}
}
//初始化聚类的各种数据
void InitData()
{
int i=0;
int a;
printf("输入数据个数： ");
scanf("%d",&N);
printf("输入簇个数： ");
scanf("%d",&K);
if(K>N)
{
exit(0);
}
Center=(double *)malloc(sizeof(double)*K);//为质心集合申请空间
CenterIndex=(int *)malloc(sizeof(int)*K);//为质心集合索引申请空间
CenterCopy=(double *)malloc(sizeof(double)*K);//为质心集合副本申请空间
Top=(int *)malloc(sizeof(int)*K);
AllData=(double *)malloc(sizeof(double)*N);//为数据集合申请空间
Cluster=(double **)malloc(sizeof(double *)*K);//为簇集合申请空间
//初始化K个簇集合
for(i=0;i<K;i++)
{
Cluster[i]=(double *)malloc(sizeof(double)*N);
Top[i]=0;
}
printf("输入%d数据：",N);
for(i=0;i<N;i++)
{
scanf("%d",&(a));
AllData[i]=a;
}
InitCenter();//初始化质心集合
UpdateCluster();//初始化K个簇集合
}
/*
算法描述：
K均值算法：
给定类的个数K，将N个对象分到K个类中去，
使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。
*/
main()
{
int Flag=1;//迭代标志，若为false,则迭代结束
int i=0;
InitData();//初始化数据
while(Flag)//开始迭代
{
UpdateCluster();//更新各个聚类
UpdateCenter(); //更新质心数组
if(IsEqual(Center,CenterCopy))//如果本次迭代与前次的质心聚合相等，即已收敛，结束退出
{
Flag=0;
}
else//否则将质心副本置为本次迭代得到的的质心集合
{
CopyCenter();//将质心副本置为本次迭代得到的的质心集合
}
}
Print();//输出结果
getchar();
getchar();
}
root
