武汉大学2011遥感院复试上机试题：最邻近规则聚类算法实现

"这篇资源是关于武汉大学2011年遥感院研究生复试的一道上机编程题目，要求考生编程实现基于最邻近规则的试探法聚类算法。" 在机器学习和数据挖掘领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的类别或簇中，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。最邻近规则的试探法聚类算法（Nearest Neighbor Classifier）是一种简单的聚类算法，其核心思想是通过比较每个数据点与已存在聚类中心之间的距离来决定其所属的簇。 算法的具体步骤如下： 1. 初始化：选择一个样本作为第一个聚类中心，通常选择数据集中的第一个样本。设定一个阈值T，这里可以是固定的或者用户输入的，如题目中给出的4个阈值(3,3)，(4,4)，(6,6)。 2. 计算：对于数据集中剩余的每一个样本，计算它与当前所有聚类中心的距离。如果样本与所有聚类中心的距离都大于阈值T，那么创建一个新的聚类中心并将该样本分配给这个新中心。如果样本与某个聚类中心的距离小于或等于阈值T，那么将样本归入该聚类。 3. 更新：每次有新样本加入聚类后，需要更新该聚类的中心，通常是计算该聚类内所有样本的均值。 4. 循环：重复上述步骤直到所有样本都被分配到某个聚类中，或者没有新的聚类中心需要创建。 在编程实现时，考生需要考虑以下几点： - 读取样本数据：从"sample.txt"文件中读取数据，可能需要处理每行数据，将其解析为坐标点（x, y）。 - 距离计算：使用欧几里得距离或其他合适的距离度量方法来衡量样本点之间的相似性。 - 聚类中心计算：在每个迭代中，更新聚类中心为该类中所有样本的均值坐标。 - 输入/输出：接收阈值作为输入，将聚类结果输出到"result.txt"文件中。 - 程序结构：代码应该结构清晰，模块化，便于阅读和理解，比如可以分为数据读取、距离计算、聚类过程和结果输出等函数。 - 注释：代码应有适当的注释，以便于理解代码功能和逻辑。 题目中给出的代码片段展示了如何定义数据结构（POINT）以及如何启动主程序，但具体的聚类算法实现、输入处理和输出部分还需要考生自己完成。考生需要在指定的2小时内，按照规定格式存储和提交程序及结果，以确保评分的准确性。