刚看了这个算法，理解如下，放在这里，备忘，如有错误的地方，请指出，谢谢
需要做聚类的数组我们称之为【源数组】
需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组，这个数组我们称之为【聚类中心数组】及
一个缓存临时聚类中心的数组，我们称之为【缓存聚类中心数组】
然后初始化一个K长度的数组，值随机（尽量分布在原数组的更大的区间以便计算），用于和源数组进行比对计算。
下面是计算的部分：
死循环遍历对源数据进行分组。
分组内遍历原数组的每个元素与聚类中心的每个元素的距离（差值的绝对值），将最小距离的聚类中心数组下标缓存的临时变量临时变量数组A中（长度=原数组），
创建二维数组，我们称之为【分组数组】 [聚类中心数组长度][源数组中分类的值]，
遍历临时变量数组A，使用A的小标拿到原数组对应的值，赋值给分组数组。
具体公式如：
分组数组[A[i]].add(原数组[i]);
返回分组数组
对分组后的数组计算中间值存入缓存聚类中心数组，比较缓存剧烈数组和聚类数组，是否位置一样，值一样，如果一样跳出死循环，分类结束，
否则将临时剧烈中心数组赋值给聚类中心数组进行下次循环
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace K_MeansTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11,20,21,22,23,27,40,41,42,43,61,62,63, 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++)
{
Console.WriteLine(g[i][j]);
}
Console.WriteLine(“----------------------”);
}
Console.ReadKey();
}
/*
* 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;
// 初始化聚类中心
// 经典方法是随机选取 k 个
// 本例中采用前 k 个作为聚类中心
// 聚类中心的选取不影响最终结果
for (int i = 0; i < k; i++)
c[i] = p[i];
// 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
展开
收缩
;
s = 0;
// 根据分组标记将各元素归位
for (int j = 0; j < gi.Length; j++)
if (gi[j] i)
{
g[i]
展开
收缩
= p[j];
s++;
}
}
// 返回分组结果
return g;
}
/
* 计算两个点之间的距离， 这里采用最简单得一维欧氏距离， 可扩展。
/
public static double distance(double x, double y)
{
return Math.Abs(x - y);
}
/
* 返回给定 double 数组各元素之和。
/
public static double sum(double[] p)
{
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < p.Length; i++)
sum += p[i];
return sum;
}
/
* 给定 double 类型数组，返回最小值得下标。
/
public static int min(double[] p)
{
int i = 0;
double m = p[0];
for (int j = 1; j < p.Length; j++)
{
if (p[j] < m)
{
i = j;
m = p[j];
}
}
return i;
}
/
* 判断两个 double 数组是否相等。 长度一样且对应位置值相同返回真。
*/
public static bool 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;
}
}
}
结果如下
标签：一维,Means,int,double,++,Length,数组,聚类 From： https://blog.51cto.com/u_14682436/9216394