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chuanwang66:
默默水塘 写道typedef void(*Fun)(void) ...
C++虚函数表(转) -
默默水塘:
typedef void(*Fun)(void);
C++虚函数表(转) -
lishaoqingmn:
写的很好,例子简单明了,将观察者模式都表达了出来。
这里是ja ...
观察者模式——Observer
K-MEANS 算法
输入聚类个数 k ,以及包含 n 个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的 k 个聚类。
k-means 算法接受输入量 k ;然后将 n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个 “ 中心对象 ” (引力中心)来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从 n 个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数 。 k 个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
处理流程
( 1 ) 从 n 个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;
( 2 ) 循环( 3 )到( 4 )直到每个聚类不再发生变化为止 ;
( 3 ) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;
( 4 ) 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)
计算复杂度:
O(nkt), 其中 t 是迭代次数。
下面是程序代码:
效果是分成了1,2,3,5,6,7,9,10,11 和 100,150,200 和 1000三组,和感觉上的聚类一样:)
public class BasicKMeans { public static void main(String[] args) { double [] p={1,2,3,5,6,7,9,10,11,100,150,200,1000}; int k=3; 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]+ "\t" ); } System. out .println(); } } /** * 聚类函数 * @param p 数据对象 * @param k 聚类数目 * @return */ public static double [][] cluster( double [] p, int k){ double [] c= new double [k]; // 旧的聚类中心 double [] nc= new double [k]; // 新的聚类中心 double [][] g; // 结果 /* * 1. 初始化聚类中心(经典方式是随机选取 k 个,本例中取前 k 个) */ for ( int i=0;i<k;i++){ c[i]=p[i]; } /* * 2. 循环聚类,更新聚类中心直到不变为止 */ while ( true ){ /* * 2.1 根据数组中每个元素分配给当前聚类中心 */ g=group (p,c); /* * 2.2 计算分配后的聚类中心 */ for ( int i=0;i<g. length ;i++){ nc[i]=center (g[i]); } /* * 2.3 更新聚类中心 */ if (!equal (nc,c)){ c=nc; nc= new double [k]; } else { break ; } } //while(true) return g; } /** * 根据聚类中心 c 将数组 p 中元素分配到不同类别 !!! * @param p 待分配的数组 * @param c 聚类中心数组 * @return */ private static double [][] group( double [] p, double [] c) { int [] gi= new int [p. length ]; // 记录每个元素被归到哪一类 /* * 考察每个元素 pi 同每个聚类中心 cj 的距离, * 距离最小就将 pi 归为 j 类 */ for ( int i=0;i<p. length ;i++){ double [] d= new double [c. length ]; for ( int j=0;j<c. length ;j++){ d[j]=distance (p[i],c[j]); } int minDistOffset=min (d); gi[i]=minDistOffset; } double [][] g= new double [c. length ][]; // 存放分组结果 /* * 根据上面找到的结果,设置好返回值 */ for ( int i=0;i<c. length ;i++){ int s=0; // 某类的大小 for ( int j=0;j<gi. length ;j++){ if (gi[j]==i) s++; } g[i]= new double [s]; s=0; for ( int j=0;j<gi. length ;j++){ if (gi[j]==i){ g[i][s]=p[j]; s++; } } } return g; } /** * 重新计算一个类的中心(简单的以为聚类返回其算术平均值) * @param gi * @return */ private static double center( double [] gi) { return sum (gi)/gi. length ; } /** * 返回两点的一维欧氏距离 */ private static double distance( double x, double y){ return Math.abs (x-y); } /** * 返回数组和 */ private static double sum( double [] arr) { double sum=0.0; for ( int i=0;i<arr. length ;i++){ sum+=arr[i]; } return sum; } /** * 返回数组(第一个)最小元素下标 */ private static int min( double [] arr){ int min=0; double minEle=arr[0]; for ( int i=1;i<arr. length ;i++){ if (arr[i]<minEle){ min=i; minEle=arr[i]; } } return min; } /** * 判断两个数组是否相同 */ private static boolean 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 ; } }
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2012-03-24 17:18 3058参考这篇文章,以下前 ...
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