java 二维 kmeans

K-means算法是一种常用的无监督机器学习聚类方法，用于将数据集分成预设数量的类别，每个类别由其内部的数据点组成。在Java中处理二维数据并应用K-means算法，你需要首先准备一个二维数组或矩阵来表示数据点，然后编写一个K-means算法的实现。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **初始化中心点**：随机选择k个数据点作为初始的质心（cluster centers）。
2. **分配数据到最近的质心**：计算每个数据点到所有质心的距离，将其分配给距离最近的那个质心。
3. **更新质心位置**：对于每个质心，找到它所属的簇的所有数据点，然后将这些数据点的位置取平均值，作为新的质心位置。
4. **迭代直到收敛**：重复步骤2和3，直到数据点的分配不再改变或达到预设的最大迭代次数。

在Java中，你可以使用Apache Commons Math库或其他数学工具包来简化向量运算和距离计算。以下是一个简化的伪代码示例：

import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;
import org.apache.commons.math3.ml.distance.DistanceMeasure;

public class TwoD钾姆斯算法 {
    private int numClusters;
    private DistanceMeasure distanceMeasure;
    
    public List<List<Double>> cluster(二维数据数据 points) {
        KMeansPlusPlusClusterer<double[]> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(numClusters, distanceMeasure);
        List<List<Double>> clusters = new ArrayList<>();
        
        // 初始化质心
        List<double[]> centroids = clusterer.initialize(points);

        while (true) {
            // 分配数据
            Map<double[], List<double[]>> assignments = clusterer.cluster(points);

            // 更新质心
            for (double[] centroid : centroids) {
                double[][] dataInCluster = assignments.get(centroid);
                if (!dataInCluster.isEmpty()) {
                    centroid = calculateNewCentroid(dataInCluster);
                }
            }

            // 判断是否收敛
            boolean converged = clusterer.converged();

            if (converged) {
                break;
            }
        }

        return clusters;
    }

    private double[] calculateNewCentroid(List<double[]> dataInCluster) {
        // 计算平均值并返回新的质心
        double[] sum = Arrays.stream(dataInCluster).mapToDouble(Arrays::asList).sum();
        return sum / dataInCluster.size();
    }
}