使用c++,将一百个存放在数组内的数据进行聚类,要求使用层次聚类的方法
时间: 2024-03-27 11:37:01 浏览: 22
好的,我可以为您介绍一下使用C++实现层次聚类的方法。
在C++中,我们可以使用STL中的vector来存放数据,使用欧氏距离作为距离度量的方法来计算数据之间的距离。具体实现过程如下:
1. 定义一个结构体来存放每个数据的信息,包括数据本身和所属的类别。
```
struct data {
vector<double> values;
int cluster;
};
```
2. 定义一个函数来计算任意两个数据之间的欧氏距离。
```
double distance(data d1, data d2) {
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < d1.values.size(); i++) {
sum += (d1.values[i] - d2.values[i]) * (d1.values[i] - d2.values[i]);
}
return sqrt(sum);
}
```
3. 定义一个函数来聚类数据,使用层次聚类的方法。这个函数首先将每个数据都看作一个独立的类别,然后不断将距离最近的两个类别合并,直到所有数据都被聚成一个类别为止。在合并两个类别时,我们可以使用一些方法来计算合并后的类别的中心点,比如使用平均值或者中位数。
```
void hierarchical_clustering(vector<data>& dataset) {
int n = dataset.size();
vector<vector<double>> distances(n, vector<double>(n, 0.0));
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
distances[i][j] = distances[j][i] = distance(dataset[i], dataset[j]);
}
}
vector<int> clusters(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
clusters[i] = i;
}
while (n > 1) {
double min_distance = DBL_MAX;
int min_i = -1, min_j = -1;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (distances[i][j] < min_distance) {
min_distance = distances[i][j];
min_i = i;
min_j = j;
}
}
}
int cluster_i = clusters[min_i], cluster_j = clusters[min_j];
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (clusters[i] == cluster_j) {
clusters[i] = cluster_i;
}
}
dataset[min_i].values = dataset[min_j].values = vector<double>(dataset[min_i].values.size(), 0.0);
for (int i = 0; i < dataset[min_i].values.size(); i++) {
dataset[min_i].values[i] = (dataset[min_i].values[i] + dataset[min_j].values[i]) / 2;
}
dataset[min_i].cluster = dataset[min_j].cluster = min_i;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (i != min_i) {
distances[min_i][i] = distances[i][min_i] = min(distances[i][min_i], distances[i][min_j]);
}
}
for (int i = min_j; i < n - 1; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
distances[i][j] = distances[i + 1][j];
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = min_j; j < n - 1; j++) {
distances[i][j] = distances[i][j + 1];
}
}
n--;
}
}
```
这样,我们就可以使用上述代码来对一百个数据进行层次聚类了。