二维点数据kmeans算法聚类C++实现（可直接运行）

Arzie100

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1. #include<iostream>#include<vector>#include<math.h>#define k 2  //聚类数，可在kmeans算法处作参数usingnamespace std;struct Tuple  //数据结构{float attr1;//可看作xfloat attr2;//可看作y};floatDist(Tuple t1,Tuple t2)//欧式距离{returnsqrt((t1.attr1 - t2.attr1)*(t1.attr1 - t2.attr1)+(t1.attr2 - t2.attr2)*(t1.attr2 - t2.attr2));}//决定该样本属于哪一个聚类，传入的是聚类的质心(也是一个组，看作x，y)和一个样本，返回的是label;intclusterofTuple(Tuple means[],Tuple tuple){float distance =Dist(means[0],tuple);int label =0;for(int i =0; i < k; i++){if(Dist(means[i],tuple)<distance){
2.                         label = i;}}return label;//找最近质心}//获得蔟集的平方误差,用来判断是否还需要继续迭代，传入的是蔟集的质心，以及所有归类好的样本,装着每个蔟集的容器数组，计算该聚类到自己质心的距离，所有距离的加和，返回所有的平方误差floatgetVar(Tuple means[],vector<Tuple> cluster[]){float var =0;for(int i =0; i < k; i++){
3.                 vector<Tuple> t = cluster[i];for(int j =0; j < t.size(); j++){
4.                         var +=Dist(means[i], t[j]);}}return var;}floatads(float oldvar,float newvar){//计算平方差变化float p;
5.         p=newvar-oldvar;return p;}//计算当前蔟集的质心，输入的是一个蔟集的容器，质心的计算就是对于两个属性累加后除以个数求平均，然后返回质心，所以也要初始化一个质心Tuple t
6. Tuple getMeans(vector<Tuple> cluster){
7.         Tuple t;int num = cluster.size();float meanX =0, meanY =0;for(int i =0; i < num; i++){
8.                 meanX += cluster[i].attr1;
9.                 meanY += cluster[i].attr2;}
10.         t.attr1 = meanX / num;
11.         t.attr2 = meanY / num;return t;}voidKmeans(vector<Tuple> tuples)//kmeans算法{//定义与初始化//首先是要定义一个放置分好的蔟，那就是容器组咯，一个容器放一个蔟//然后还要有放k个质心的数组
12.         vector<Tuple> cluster[k];//容器组
13.         Tuple means[k];//放k个质心的数组//首先设置默认的质心，就是每个组分别是所有tuples里面最前面三个;for(int i =0; i < k; i++){
14.                 means[i].attr1 = tuples[i].attr1;
15.                 means[i].attr2 = tuples[i].attr2;}//第一次计算距离，进行分类，得到第一次的类标，容器的话是直接用push_back放置进去int label =0;for(int i =0; i < tuples.size(); i++){
16.                 label =clusterofTuple(means, tuples[i]);
17.                 cluster[label].push_back(tuples[i]);}//输出刚开始的蔟for(int i =0; i < k; i++){
18.                 cout <<"the num of "<< i << endl;
19.                 vector<Tuple> t = cluster[i];for(int j =0; j<t.size(); j++){
20.                         cout << t[j].attr1 <<" "<< t[j].attr2 <<" "<< endl;}}float oldvar =0;//上一轮平方差float newvar =getVar(means,cluster);//循环迭代while(ads(oldvar,newvar)>10)//结束条件,可修改{//1先计算新的k个质心for(int i =0; i < k; i++){
21.                                 means[i]=getMeans(cluster[i]);}//2清空分号蔟的容器，待会才可以根据新的质心重新分配for(int i =0; i < k; i++){
22.                                 cluster[i].clear();}//3根据新的质心，对于原来传入的所有数据重新分配for(int i =0; i < tuples.size(); i++){
23.                                 label =clusterofTuple(means, tuples[i]);
24.                                 cluster[label].push_back(tuples[i]);}//4最后输出for(int i =0; i < k; i++){
25.                                 vector<Tuple> t = cluster[i];for(int j =0; j < t.size(); j++){
26.                                         cout << t[j].attr1 << t[j].attr2 << endl;}}}}
28. vector<Tuple>input(vector<Tuple>&tuples){//数据输入，可改读入
29.         Tuple tuple[3];
30.         tuple[0].attr1=1;tuple[0].attr2=1;
31.         tuple[1].attr1=1;tuple[1].attr2=2;
32.         tuple[2].attr1=7;tuple[2].attr2=10;
33.         tuples.push_back(tuple[0]);
34.         tuples.push_back(tuple[1]);
35.         tuples.push_back(tuple[2]);return tuples;}intmain(){
36.     vector<Tuple> tuples;input(tuples);Kmeans(tuples);system("pause");return0;}

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