k_means聚类算法的实现_k-means聚类算法返回前端-优快云博客

本文介绍了一个简单的聚类算法实现过程，适用于对象具有单一属性的数据集。通过迭代更新聚类中心来最小化准则函数，实现数据的自动分类。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

该聚类算法不描述，下面的算法是针对对象只有单一属性的集合。

运行速度有些慢。可以将准则函数的收敛判断替换成进行迭代的次数

#include"stdio.h"
#include"iostream"
#include"time.h"
#include"math.h"
using namespace std;
#define max 1000
typedef struct ts_uc_arr
{
float d;//存储初始数据
int ic;//所属的聚类
} ts_uc_arr;
void main()
{
//cout<<"Hello"<<endl;
float tsum = 0;
int tcount = 0;
int j;
float e = 0;//准则函数
float et = -2;//存储准则函数上次的计算值
int n;
int k;//要分的簇数
int tmpk=-1;//暂存该对象是属于哪个簇的
float dis=3.4e38;//对象计算的距离
float *f_cen_arr;
cout<<"Input n Objects:"<<endl;

cin>>n;
ts_uc_arr * tst_uc_arr = new ts_uc_arr[n];
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i = 0;i < n;i++)//生成初始的待分类数据
{
  tst_uc_arr[i].d = (float)(rand()/max);
  tst_uc_arr[i].ic = -1;
  //cout<<tst_uc_arr[i].d<<":"<<tst_uc_arr[i].ic<<endl;
}
cout<<"Input how many clusters to calculate:"<<endl;
cin>>k;
f_cen_arr = new float[k];
for(i = 0;i < k;i++)//初始化中心
{  f_cen_arr[i] = tst_uc_arr[i].d;
    tst_uc_arr[i].ic = i;
  //cout<<f_cen_arr[i]<<":"<<tst_uc_arr[i].d<<endl;
}
while(e - et > 1)//判别准则函数是否收敛
{
  for(i = 0;i < n;i++)
  {
   for( j = 0;j < k;j++)
   {
    if(sqrt((tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j])*(tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j])) < dis)
    {
     dis = sqrt((tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j])*(tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j]));
     tmpk = j;
    }

   }
   tst_uc_arr[i].ic = tmpk;//一次计算后该对象应该所属的簇
   dis=3.4e38;//每次距离要重新初始化
  }

  for(j = 0;j < k;j++)//计算簇的新的中心
  {
   for(i = 0;i < n;i++)
   {
    if(tst_uc_arr[i].ic == j){tsum += tst_uc_arr[i].d;++tcount;}
   }
   f_cen_arr[j] = (tsum / tcount);
   tsum = 0;
      tcount = 0;
  }
  et = e;
  for(j = 0;j < k;j++)//计算准则函数
  {
   for(i = 0;i < n;i++)
   {
    if(tst_uc_arr[i].ic == j){tsum += (tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j])*(tst_uc_arr[i].d-f_cen_arr[j]);}
   }

   e += tsum;

   tsum = 0;

  }

}

  for( i = 0;i < n;i++)//输出聚类后的结果
{
  //tst_uc_arr[i].d = (float)(rand()/max);
  //tst_uc_arr[i].ic = -1;
  cout<<tst_uc_arr[i].d<<":"<<tst_uc_arr[i].ic<<endl;
  // cout<<f_cen_arr[i]<<endl;
}

}