c++ kmeans 分一维数组
时间: 2023-09-04 16:01:15 浏览: 65
K-means算法是一种常用的聚类算法,其主要用途是将一组数据点分成k个不同的类别。在给定的一维数组上使用K-means算法时,需要进行以下步骤:
1. 首先,选择合适的k值,即聚类的数量。根据问题的要求和实际情况,确定需要将一维数组分成多少个类别。
2. 然后,随机选择k个初始中心点。这些中心点可以是数组中的任意k个元素。
3. 计算每个点到所有中心点的距离,并将每个点归类到距离最近的中心点所在的类别。
4. 对于每个类别,重新计算该类别中所有点的平均值,得到新的中心点。
5. 重复步骤3和步骤4,直到中心点的位置不再改变或达到最大迭代次数。
6. 最后,得到每个点所属的类别,并将一维数组分成k个不同的类别。
需要注意的是,K-means算法可能会受到初始中心点的选择影响,因此可以多次运行算法或尝试不同的初始中心点以得到更好的结果。此外,K-means算法对于数据较大或具有噪声的情况可能效果不佳,这时可以考虑使用其他聚类算法或进行数据预处理。
相关问题
c++ Kmeans图像压缩代码
以下是使用 OpenCV 库实现 Kmeans 图像压缩的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 读取原始图像
Mat img = imread("lena.jpg");
// 将图像转为一维数组
Mat samples = img.reshape(1, img.cols * img.rows);
// 设置 Kmeans 参数
int K = 16; // 分为 16 类
TermCriteria criteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 10, 1.0);
int attempts = 3;
int flags = KMEANS_PP_CENTERS;
// 运行 Kmeans 算法
Mat labels, centers;
kmeans(samples, K, labels, criteria, attempts, flags, centers);
// 将每个像素点的值替换为其所属质心值
Mat new_img(img.size(), img.type());
for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
int idx = labels.at<int>(i * img.cols + j);
new_img.at<Vec3b>(i, j) = centers.at<Vec3f>(idx);
}
}
// 显示压缩后的图像
imshow("compressed image", new_img);
waitKey(0);
return 0;
}
```
需要注意的是,Kmeans 是一种随机算法,每次运行的结果可能不同。因此,为了得到更好的压缩效果,可以多次运行 Kmeans 算法,选择最优的结果。
c++ Kmeans图像压缩底层代码
以下是使用 C++ 底层实现 Kmeans 图像压缩的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
// 计算两个像素点的欧几里得距离
float euclideanDistance(const Vec3b& a, const Vec3b& b)
{
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
float diff = a[i] - b[i];
sum += diff * diff;
}
return sqrt(sum);
}
int main()
{
// 读取原始图像
Mat img = imread("lena.jpg");
// 将图像转为一维数组
Mat samples = img.reshape(1, img.cols * img.rows);
// 设置 Kmeans 参数
int K = 16; // 分为 16 类
int max_iter = 10;
float epsilon = 1.0;
int attempts = 3;
// 随机初始化 K 个质心
vector<Vec3b> centers(K);
for (int i = 0; i < K; i++) {
centers[i] = samples.at<Vec3b>(rand() % samples.rows);
}
// 运行 Kmeans 算法
for (int iter = 0; iter < max_iter; iter++) {
// 计算每个像素点到质心的距离,并将其分配到距离最近的质心所在的类别
vector<vector<int>> clusters(K);
for (int i = 0; i < samples.rows; i++) {
float min_dist = FLT_MAX;
int min_idx = -1;
for (int j = 0; j < K; j++) {
float dist = euclideanDistance(samples.at<Vec3b>(i), centers[j]);
if (dist < min_dist) {
min_dist = dist;
min_idx = j;
}
}
clusters[min_idx].push_back(i);
}
// 更新质心的值为其所在类别的所有像素点的平均值
for (int j = 0; j < K; j++) {
Vec3f sum(0.0, 0.0, 0.0);
for (int i : clusters[j]) {
sum += samples.at<Vec3b>(i);
}
if (!clusters[j].empty()) {
centers[j] = sum / (float)clusters[j].size();
}
}
}
// 将每个像素点的值替换为其所属质心值
Mat new_img(img.size(), img.type());
for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
float min_dist = FLT_MAX;
int min_idx = -1;
for (int k = 0; k < K; k++) {
float dist = euclideanDistance(img.at<Vec3b>(i, j), centers[k]);
if (dist < min_dist) {
min_dist = dist;
min_idx = k;
}
}
new_img.at<Vec3b>(i, j) = centers[min_idx];
}
}
// 显示压缩后的图像
imshow("compressed image", new_img);
waitKey(0);
return 0;
}
```
需要注意的是,由于使用了随机初始化,每次运行的结果可能不同。因此,为了得到更好的压缩效果,可以多次运行 Kmeans 算法,选择最优的结果。此外,为了提高计算效率,可以考虑使用并行计算或 GPU 加速。