数据挖掘28545.doc

实验四： package javaapplication4; public class BasicKMeans { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 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++) { System.out.print(g[i][j]); System.out.print(\t); } System.out.println(); } } /* * 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; System.arraycopy(p, 0, c, 0, k); // 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.lengt