c++实现一个谱聚类算法
时间: 2023-03-04 08:51:37 浏览: 111
谱聚类是一种无监督聚类算法,它通过对数据样本的相似度矩阵进行特征值分解,将聚类问题转化为低维度嵌入空间中的划分问题,从而实现对数据的聚类。下面是一个用C语言实现谱聚类算法的示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 100 // 样本数
#define K 3 // 聚类数
double W[N][N]; // 相似度矩阵
double D[N][N]; // 度数矩阵
double L[N][N]; // 拉普拉斯矩阵
double X[N][K]; // 嵌入空间中的点
double V[N][K]; // 特征向量矩阵
void calc_similarity(double data[N][K]) {
// 计算相似度矩阵
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = i; j < N; j++) {
double dist = 0;
for (int k = 0; k < K; k++) {
dist += pow(data[i][k] - data[j][k], 2);
}
W[i][j] = W[j][i] = exp(-dist);
}
}
}
void calc_degree() {
// 计算度数矩阵
for (int i = 0; i < N; i++) {
double degree = 0;
for (int j = 0; j < N; j++) {
degree += W[i][j];
}
D[i][i] = degree;
}
}
void calc_laplacian() {
// 计算拉普拉斯矩阵
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
L[i][j] = D[i][j] - W[i][j];
}
}
}
void calc_eigen() {
// 计算特征向量
double eigenvalues[N];
double eigenvectors[N][N];
int n = N, lda = N, info;
// 调用LAPACK库计算特征值和特征向量
dsyev_("V", "U", &n, &L[0][0], &lda, &eigenvalues[0], &eigenvectors[0][0], &n, &info);
// 取前K个特征向量
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < K; j++) {
V[i][j] = eigenvectors[i][j];
}
}
}
void calc_embedding() {
// 计算嵌入空间中的点
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < K; j++) {
double val = 0;
for (int k = 0; k < N;