标题: 聚类（10） [打印本页]

---

作者: look_w    时间: 2019-4-17 19:07     标题: 聚类（10）

WawaKMeans.cs

    using System;
     
    namespace WawaSoft.Search.Common
    {
     
        public class WawaKMeans
        {
            /// <summary>
            /// 数据的数量
            /// </summary>
            readonly int _coordCount;
            /// <summary>
            /// 原始数据
            /// </summary>
            readonly double[][] _coordinates;
            /// <summary>
            /// 聚类的数量
            /// </summary>
            readonly int _k;
            /// <summary>
            /// 聚类
            /// </summary>
            private readonly WawaCluster[] _clusters;
     
            internal WawaCluster[] Clusters
            {
                get { return _clusters; }
            }
     
            /// <summary>
            /// 定义一个变量用于记录和跟踪每个资料点属于哪个群聚类
            /// _clusterAssignments[j]=i;// 表示第 j 个资料点对象属于第 i 个群聚类
            /// </summary>
            readonly int[] _clusterAssignments;
            /// <summary>
            /// 定义一个变量用于记录和跟踪每个资料点离聚类最近
            /// </summary>
            private readonly int[] _nearestCluster;
            /// <summary>
            /// 定义一个变量，来表示资料点到中心点的距离,
            /// 其中—_distanceCache[i][j]表示第i个资料点到第j个群聚对象中心点的距离；
            /// </summary>
            private readonly double[,] _distanceCache;
            /// <summary>
            /// 用来初始化的随机种子
            /// </summary>
            private static readonly Random _rnd = new Random(1);
     
            public WawaKMeans(double[][] data, int K)
            {
                _coordinates = data;
                _coordCount = data.Length;
                _k = K;
                _clusters = new WawaCluster[K];
                _clusterAssignments = new int[_coordCount];
                _nearestCluster = new int[_coordCount];
                _distanceCache = new double[_coordCount,data.Length];
                InitRandom();
            }
     
            public void Start()
            {
                int iter = 0;
                while (true)
                {
                    Console.WriteLine("Iteration " + (iter++) + "...");
                    //1、重新计算每个聚类的均值
                    for (int i = 0; i < _k; i++)
                    {
                        _clusters[i].UpdateMean(_coordinates);
                    }
     
                    //2、计算每个数据和每个聚类中心的距离
                    for (int i = 0; i < _coordCount; i++)
                    {
                        for (int j = 0; j < _k; j++)
                        {
                            double dist = getDistance(_coordinates[i], _clusters[j].Mean);
                            _distanceCache[i,j] = dist;
                        }
                    }
     
                    //3、计算每个数据离哪个聚类最近
                    for (int i = 0; i < _coordCount; i++)
                    {
                        _nearestCluster[i] = nearestCluster(i);
                    }
     
                    //4、比较每个数据最近的聚类是否就是它所属的聚类
                    //如果全相等表示所有的点已经是最佳距离了，直接返回；
                    int k = 0;
                    for (int i = 0; i < _coordCount; i++)
                    {
                        if (_nearestCluster[i] == _clusterAssignments[i])
                            k++;
     
                    }
                    if (k == _coordCount)
                        break;
     
                    //5、否则需要重新调整资料点和群聚类的关系，调整完毕后再重新开始循环；
                    //需要修改每个聚类的成员和表示某个数据属于哪个聚类的变量
                    for (int j = 0; j < _k; j++)
                    {
                        _clusters[j].CurrentMembership.Clear();
                    }
                    for (int i = 0; i < _coordCount; i++)
                    {
                        _clusters[_nearestCluster[i]].CurrentMembership.Add(i);
                        _clusterAssignments[i] = _nearestCluster[i];
                    }
                    
                }
     
            }
     
            /// <summary>
            /// 计算某个数据离哪个聚类最近
            /// </summary>
            /// <param name="ndx"></param>
            /// <returns></returns>
            int nearestCluster(int ndx)
            {
                int nearest = -1;
                double min = Double.MaxValue;
                for (int c = 0; c < _k; c++)
                {
                    double d = _distanceCache[ndx,c];
                    if (d < min)
                    {
                        min = d;
                        nearest = c;
                    }
              
                }
                if(nearest==-1)
                {
                    ;
                }
                return nearest;
            }
            /// <summary>
            /// 计算某数据离某聚类中心的距离
            /// </summary>
            /// <param name="coord"></param>
            /// <param name="center"></param>
            /// <returns></returns>
            static double getDistance(double[] coord, double[] center)
            {
                //int len = coord.Length;
                //double sumSquared = 0.0;
                //for (int i = 0; i < len; i++)
                //{
                //    double v = coord[i] - center[i];
                //    sumSquared += v * v; //平方差
                //}
                //return Math.Sqrt(sumSquared);
     
                //也可以用余弦夹角来计算某数据离某聚类中心的距离
                return 1- TermVector.ComputeCosineSimilarity(coord, center);
     
            }
            /// <summary>
            /// 随机初始化k个聚类
            /// </summary>
            private void InitRandom()
            {
                for (int i = 0; i < _k; i++)
                {
                    int temp = _rnd.Next(_coordCount);
                    _clusterAssignments[temp] = i; //记录第temp个资料属于第i个聚类
                    _clusters[i] = new WawaCluster(temp,_coordinates[temp]);
                }
            }
        }
    }

---

欢迎光临 电子技术论坛_中国专业的电子工程师学习交流社区-中电网技术论坛 (http://bbs.eccn.com/)

Powered by Discuz! 7.0.0