聚类算法之简单聚类算法（C++）

SimpleClassify.cpp：

 

 

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1. /** 
2. * @author bianzhiqi 200732580077 
3. * @date 2009-10-28 
4. */  
5.   
6. #include <cstdlib>  
7. #include <iostream>  
8. #include <math.h>   
9. #include "destances.h"  
10. using namespace std;  
11. const int M=5;//模式集中向量的个数  
12. const int N=4;//向量中元素的个数   
13. double T;  
14. struct classNode{  
15.        double x[N];  
16.        classNode* next;  
17.        };   
18. classNode classes[M];//存储聚类中心  
19. int n=0;//记录聚类中心的个数   
20. //对单个向量聚类操作   
21. void classify(double x[]){  
22.      double min=T;  
23.      int minNum=-1;  
24.      for(int i=0;i<n;i++){  
25.          double y[N];  
26.          for(int j=0;j<N;j++)  
27.             y[j]=classes[i].x[j];  
28.          double dest=getEuclidean(x,y,N);  
29.          if(dest<=T){  
30.              //找到最小的欧氏距离，并记录下对应聚类中心所在的单元   
31.              if(dest<=min){  
32.                  min=dest;   
33.                  minNum=i;  
34.                  }  
35.              }  
36.          }  
37.      //minNum被改变，   
38.      if(minNum!=-1){  
39.          classNode* temp;  
40.          for(int i=0;i<N;i++)  
41.              temp->x[i]=x[i];  
42.          temp->next=classes[minNum].next;  
43.          classes[minNum].next=temp;  
44.          return;  
45.          }  
46.      classNode cls;  
47.      for(int i=0;i<N;i++)  
48.          cls.x[i]=x[i];  
49.      cls.next=NULL;  
50.      classes[n]=cls;  
51.      n++;  
52.      return;  
53.      }  
54. //对整个矢量集进行聚类操作   
55. void AsemClassify(double x[M][N]){  
56.      for(int i=0;i<M;i++){  
57.          double array[N];  
58.            
59.          if(i==0){  
60.              classNode cls;  
61.              for(int i=0;i<N;i++)  
62.                  cls.x[i]=x[0][i];  
63.              cls.next=NULL;  
64.              classes[0]=cls;  
65.              n++;  
66.             }  
67.          else{  
68.               for(int j=0;j<N;j++)  
69.                   array[j]=x[i][j];  
70.               classify(array);  
71.               }  
72.          }  
73.      }  
74.   
75. //遍历链表，得到聚类结果  
76. void getResult(){  
77.      for(int i=0;i<n;i++){  
78.          cout<<"Class "<<i+1<<" : "<<endl;  
79.          for(int j=0;j<N;j++)  
80.              cout<<classes[i].x[j]<<" ";  
81.          cout<<endl;  
82.            
83.          classNode* temp;  
84.          temp=classes[i].next;  
85.          if(temp){  
86.              for(int j=0;j<N;j++)   
87.                  cout<<temp->x[j]<<" ";  
88.              cout<<endl;  
89.              temp=temp->next;  
90.          }  
91.      }  
92. }   
93.   
94. int main(int argc, char *argv[]){  
95.      double all[M][N];  
96.      cout<<"请输入"<<M<<"*"<<N<<"的数组："<<endl;  
97.      for(int i=0;i<M;i++)  
98.          for(int j=0;j<N;j++)  
99.              cin>>all[i][j];  
100.       AsemClassify(all);  
101.       getResult();  
102. }  

 

distances.cpp:

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1. /** 
2. * @author bianzhiqi 200732580077 
3. * @date 2009-10-15 
4. */  
5.   
6. #include <cstdlib>  
7. #include <iostream>  
8. #include <math.h>   
9. #include "Matrix.h"  
10. using namespace std;  
11.   
12. //欧氏距离   
13. double getEuclidean(double x[], double y[], int n)  
14. {  
15.        double euclidean=0;  
16.        for(int i=0;i<n;i++)                  
17.        {  
18.            euclidean+=(x[i]-y[i])*(x[i]-y[i]);  
19.        }  
20.        euclidean=sqrt(euclidean);  
21.        return euclidean;  
22. }  
23.   
24. //绝对值距离  
25. double getManhattan(double x[], double y[], int n)  
26. {  
27.        double manhattan=0;  
28.        for(int i=0;i<n;i++)  
29.        {  
30.            manhattan+=fabs(x[i]-y[i]);  
31.        }  
32.        return manhattan;  
33. }   
34.   
35. //切氏距离  
36. double getChebyshev(double x[], double y[], int n)  
37. {  
38.        double chebyshev=0;  
39.        for(int i=0;i<n;i++)  
40.        {  
41.            double temp;  
42.            temp=fabs(x[i]-y[i]);  
43.            if(temp>chebyshev) chebyshev=temp;  
44.        }  
45.        return chebyshev;  
46. }   
47.   
48. //明氏距离   
49. double getMinkowski(double x[], double y[], int n,int m)  
50. {  
51.        double minkowski=0;  
52.        for(int i=0;i<n;i++)  
53.        {  
54.            double temp=1;  
55.            for(int j=0;j<m;j++)  
56.            {  
57.                temp=temp*fabs(x[i]-y[i]);  
58.            }  
59.            minkowski+=temp;  
60.        }   
61.        minkowski=pow(minkowski,1/m);  
62.        return minkowski;  
63. }  
64.   
65. //Camberra距离  
66. double getCamberra(double x[], double y[], int n)  
67. {  
68.        double camberra=0;  
69.        for(int i=0;i<n;i++)  
70.        {  
71.                camberra+=(x[i]-y[i])/(x[i]+y[i]);  
72.        }  
73.        camberra=fabs(camberra);  
74.        return camberra;  
75. }