springboot + vue 项目里怎么在controller层写kmeans算法

在Spring Boot项目的控制器(Controller)层中使用KMeans算法需要经过以下步骤：

1. 导入KMeans算法所需的依赖库，例如Apache Commons Math库。

2. 在Controller类中编写一个方法，该方法接收前端传递过来的数据（如数据集文件路径、聚类数等参数），并将数据集加载到内存中。

3. 调用KMeans算法实现类进行聚类计算，并将得到的聚类结果返回给前端。

下面是一个示例代码，可以帮助你更好地理解如何在Controller层中使用KMeans算法：

@RestController
public class KMeansController {

    /**
     * 聚类计算
     * @param dataFilePath 数据集文件路径
     * @param k 聚类数
     * @return 聚类结果
     */
    @PostMapping("/kmeans")
    public List<Cluster> kmeans(@RequestParam("dataFilePath") String dataFilePath,
                                @RequestParam("k") int k) {
        // 加载数据集
        List<double[]> points = loadDataSet(dataFilePath);

        // KMeans算法聚类
        KMeansPlusPlusClusterer<ClusterPoint> kMeansPlusPlusClusterer =
                new KMeansPlusPlusClusterer<>(k, 1000);
        List<ClusterPoint> clusterPoints = points.stream()
                .map(ClusterPoint::new)
                .collect(Collectors.toList());
        List<CentroidCluster<ClusterPoint>> centroidClusters =
                kMeansPlusPlusClusterer.cluster(clusterPoints);

        // 将聚类结果转换为前端可用的格式
        List<Cluster> clusters = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < centroidClusters.size(); i++) {
            Cluster cluster = new Cluster();
            cluster.setId(i);
            cluster.setCenter(centroidClusters.get(i).getCenter().getPoint());
            cluster.setPoints(centroidClusters.get(i).getPoints().stream()
                    .map(ClusterPoint::getPoint)
                    .collect(Collectors.toList()));
            clusters.add(cluster);
        }

        return clusters;
    }

    /**
     * 加载数据集
     * @param filePath 文件路径
     * @return 数据集
     */
    private List<double[]> loadDataSet(String filePath) {
        List<double[]> points = new ArrayList<>();
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {
            String line;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                String[] strs = line.split(",");
                double[] point = new double[strs.length];
                for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
                    point[i] = Double.parseDouble(strs[i]);
                }
                points.add(point);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return points;
    }
}

在上述代码中，我们使用了Apache Commons Math库中的KMeansPlusPlusClusterer类来实现KMeans算法的聚类计算。我们将前端传递过来的数据集文件路径加载到内存中，然后将数据集转换为KMeans算法所需的输入格式，最后将聚类结果转换为前端可用的格式并返回给前端。