布朗聚类的C语言代码实例

布朗聚类是一种基于密度的非监督学习算法，它通过计算样本点之间的距离以及最近邻的数量来将数据分为簇。这里是一个简单的C语言代码示例，使用KNN（k近邻）作为相似度计算的基础，虽然不是严格的布朗聚类算法，但可以给你提供一个基本的概念：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 计算两个点之间的欧氏距离
double distance(double* point1, double* point2, int dim) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < dim; i++) {
        sum += pow(point1[i] - point2[i], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

// K近邻算法选择最近的k个邻居并返回最大簇中心
void k_nearest_neighbors(double** data, int* labels, int n, int k, double* cluster_center) {
    // ... 实现寻找最近邻居的功能
    // 这里省略了详细的搜索和更新过程，因为实际代码会涉及到优先队列等数据结构
    *cluster_center = ...; // 更新当前簇中心
}

// 布朗聚类核心函数
void brown_clustering(double** data, int n, int clusters, int max_iter) {
    double** centers = malloc(clusters * sizeof(double*));
    // 初始化簇中心

    for (int iter = 0; iter < max_iter; iter++) {
        // 对于每个样本点
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int closest_cluster = -1;
            double min_distance = INFINITY;

            // 计算与所有簇中心的距离，并找到最接近的一个
            for (int j = 0; j < clusters; j++) {
                double dist = distance(data[i], &centers[j], data[0]->dim);
                if (dist < min_distance) {
                    min_distance = dist;
                    closest_cluster = j;
                }
            }

            // 将样本分配到最近的簇
            labels[i] = closest_cluster;

            // 更新簇中心
            centers[closest_cluster] = ...; // 使用新的簇中心
        }
    }
}

// 示例使用
int main() {
    // 初始化数据、标签和参数...
    brown_clustering(data, n, clusters, max_iter);
    // 输出结果...
    free(centers); // 释放内存
    return 0;
}