kmeans聚类算法 java多维
时间: 2023-06-23 15:57:58 浏览: 56
KMeans是一种常用的聚类算法,可以用于多维数据的聚类。Java中有很多开源的KMeans实现库,如下所示:
1. Weka:Weka是一个常用的机器学习框架,其中包含了KMeans聚类算法的实现。可以通过以下代码进行调用:
```
// 加载数据
Instances data = ...;
// 构建KMeans对象
SimpleKMeans kmeans = new SimpleKMeans();
// 设置聚类数
kmeans.setNumClusters(3);
// 进行聚类
kmeans.buildClusterer(data);
// 获取聚类结果
int[] assignments = kmeans.getAssignments();
```
2. Apache Mahout:Mahout是一个大数据处理框架,其中也包含了KMeans的实现。可以通过以下代码进行调用:
```
// 加载数据
List<Vector> data = ...;
// 构建KMeans对象
KMeansClustering kmeans = new KMeansClustering();
// 设置聚类数
int k = 3;
// 进行聚类
List<List<Vector>> clusters = kmeans.cluster(data, k);
```
3. Smile:Smile是一个机器学习库,其中也包含了KMeans的实现。可以通过以下代码进行调用:
```
// 加载数据
double[][] data = ...;
// 构建KMeans对象
KMeans kmeans = new KMeans(data, 3);
// 进行聚类
int[] labels = kmeans.getClusterLabel();
```
以上是三个常用的Java实现KMeans聚类算法的开源库,你可以根据自己的需求选择其中一个使用。