k均值聚类算法
//***********引入库函数
#include "iostream.h"
#include "math.h"
#include "stdlib.h"
#include "iomanip.h"
#include "time.h"
#include "fstream.h"
//*************定义常量
const int TRUE=1;
const int FALSE=0;
const int MarkovLengh=10000; const int MaxInnerLoop=10000; const int MaxOuterLoop=60; const double CO=0.1;
const double DeclineRate=0.95; const long MAX=100000;
const int AcceptRate=1; const double ForceDecline=0.9; //************定义全局变量
int DataNum; //聚类样本数目
int Dimension; //样本维数
int K; //分类数
double *DataSet; //指向浮点型的指针
int HALT=0;
int Row=3;
//***************************************************************
// 类 GETDATA: 设定全局变量，维数，样本数，和类别数等 ***
// 随机生成样本或手工输入样本的类 ***
//***************************************************************
class GETDATA{
public:
GETDATA();
void Display();
void Initial();
void Input();
double FRand(double,double);
double rand1,rand2; //随机数的高低值
};
GETDATA::GETDATA()
{
int i,j;
Dimension=2;
DataNum=50;
K=4;
DataSet=new double[Dimension*DataNum];
for(i=0;i
>Dimension;
cout<>DataNum;
cout<>K;
cout<>flag;
if(flag=='R'||flag=='r')
{
cout<<" 输入随机数生成范围(最小值和最大值):"
<>rand1;
cout<>rand2;
for(i=0;i>DataSet[i*Dimension+j];
}
}
else
cout<>ch;
while(!(ch=='A'||ch=='a')&&!(ch=='B'||ch=='b'))
{
cout<>ch;
}
if(ch=='A'||ch=='a')
GETDATA::Input();
}
double GETDATA::FRand(double rand1,double rand2)
{
return rand1+(double)(((double)rand()/(double)RAND_MAX)*(rand2-rand1)); }
//*********************************************************** // 类SSA: K-均值算法的实现 ***
// 功能:根据设定的K,DataNum,Dimension等聚类 ***
//*********************************************************** class SAA
{
public:
struct DataType
{
double *data;
int father;
double *uncle;
};
struct ClusterType
{
double *center;
int sonnum;
};
SAA();
void Initialize();
void KMeans();
void SA( );
void DisPlay();
void GetDataset(DataType *p1,double *p2,int datanum,int dim);
void GetValue(double *str1,double *str2,int dim);
int FindFather(double *p,int k);
double SquareDistance(double *str1,double *str2,int dim);
int Compare(double *p1,double *p2,int dim);
void NewCenterPlus(ClusterType *p1,int t,double *p2,int dim);
void NewCenterReduce(ClusterType *p1,int t,double *p2,int dim);
double MaxFunc();
void Generate(DataType *p1,ClusterType *c1);
double Compare(DataType *p1,ClusterType *c1,DataType *p2,ClusterType *c2);
void CopyStatus(DataType *p1,ClusterType *c1,DataType *p2,ClusterType *c2);
int SecondFather(DataType *p,int t,int k);
double AimFunction(DataType *q,ClusterType *c);
double FRand(double ,double);
void KMeans1();
protected:
double Temp;
//double CO;
//double DeclineRate;
//int MarkovLengh;
//int MaxInnerLoop;
//int MaxOuterLoop;
double AimFunc;
DataType *DataMember, *KResult,*CurrentStatus,*NewStatus;
ClusterType * ClusterMember,*NewCluster,*CurrentCluster;
}; //end of class SAA
//************建立构造函数，初始化保护成员
SAA::SAA()
{
int i;
// DeclineRate=(double)0.9;
// MarkovLengh=1000;
// MaxInnerLoop=200;
// MaxOuterLoop=10;
// CO=1;
DataMember=new DataType[DataNum];
ClusterMember=new ClusterType[K];
for(i=0;i"<=K)
{
// cout<"<"<"<1)
{
pa=DataMember[i].father;
ClusterMember[pa].sonnum-=1;
pb=DataMember[i].father=FindFather(DataMember[i].uncle,K);
ClusterMember[pb].sonnum+=1;
NewCenterReduce(ClusterMember,pa,DataMember[i].data,Dimension);
NewCenterPlus(ClusterMember,pb,DataMember[i].data,Dimension); /* cout< "<1)
{
pa=DataMember[i].father;
ClusterMember[pa].sonnum-=1;
pb=DataMember[i].father=FindFather(DataMember[i].uncle,K);
ClusterMember[pb].sonnum+=1;
NewCenterReduce(ClusterMember,pa,DataMember[i].data,Dimension);
NewCenterPlus(ClusterMember,pb,DataMember[i].data,Dimension);
}
}//endfor
//判断聚类是否完成，HALT=1,停止聚类
HALT=0;
for(j=0;j
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