C++实现K-MEANS聚类算法详解及误差计算

本篇文章主要介绍了如何使用C++语言实现K-MEANS聚类算法。K-MEANS是一种常用的无监督机器学习方法，用于将数据集划分为预设数量（k）的类别或簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的相似度低。C++代码展示了以下几个关键步骤： 1. **包括头文件**： - `#include<stdio.h>`：用于基本输入输出操作。 - `#include<iostream>`：标准输入输出流库，用于处理用户交互和控制台输出。 - `#include<fstream>`：文件流库，可能用于读取数据文件。 - `#include<string>`：字符串处理库。 - `#include<sstream>`：字符串流库，用于字符串与数字之间的转换。 - `#include<math.h>`：数学函数库，特别是用于平方根计算。 2. **定义误差计算函数**： - `double gate(int means[], double aaa[4][2], double dataSetArray[80][2])`：该函数接收三个参数：一个整型数组`means`代表当前每个簇的中心点，二维数组`aaa`存储了k个初始聚类中心，以及一个二维数组`dataSetArray`表示待分类的数据点。函数内部通过循环遍历每个数据点，根据其所属的簇（由`means`数组决定），计算该点到当前簇中心的距离（欧氏距离），并累加到对应的`sum1`, `sum2`, `sum3`, `sum4`变量中。这些变量用于后续计算簇的总误差。 3. **误差计算**： - 计算单个数据点到簇中心的距离时，使用了`sqrt`函数，即平方根运算，来得到距离值。对于每个簇（0, 1, 2, 3），分别计算与数据点的平方差，并求和。 - 最后，将各簇的误差求和后返回，这可能是用来评估当前聚类结果的总误差。 4. **未完成部分**： - 代码中提到的`sum1+sum2+sum3+sum4`可能是在计算四个簇的误差之和，然后在后续步骤中可能会用这个值来调整或更新聚类中心（如使用“均值”来重新分配簇中心点）。这部分的实现可能涉及到K-MEANS算法的关键步骤，即迭代过程中的“重新分配”（Assignment step）和“更新中心”（Update step）。 5. **K-MEANS算法流程**： - K-MEANS通常包含以下步骤： a. **初始化**：随机选择k个初始聚类中心。 b. **分配**：将数据点分配到与其最近的簇中心。 c. **更新**：计算每个簇的新的中心点，通常是簇内所有数据点的均值。 d. **重复**：如果簇中心有变化（即误差减小），重复步骤b和c；否则，算法停止。 - 在给出的代码片段中，可以看到初步的计算误差部分，但完整的K-MEANS实现应包含整个迭代过程。 这段C++代码演示了K-MEANS聚类算法的一部分，重点在于误差计算，以及如何根据这些误差调整聚类中心。要实现完整的K-MEANS，还需要结合随机初始化簇中心、数据点的分配和簇中心的更新等步骤。