C++实现的C均值聚类算法详解

"c均值聚类算法C++实现，基于OpenCV2.0库" C-均值聚类算法（Clustering via C-Means，简称C-Means）是一种广泛应用的数据聚类方法，其目标是将数据集中的样本点分成若干个类别，使得同一类别内的样本点相互接近，不同类别间的样本点相距较远。在这个给定的代码段中，C-Means算法被用C++语言实现，并结合了OpenCV2.0图像处理库。 C-Means算法的基本步骤如下： 1. 初始化：选择C个初始聚类中心。在这个例子中，选取源图像中距离最远的C个特征点作为初始类心。初始类心的选择对聚类结果有很大影响，通常可以通过随机选取、K-means++等方式来优化。 ```cpp // 计算初始聚类中心 clusterw[0] = sourcerw[0]; // 第一个聚类中心的初始坐标为源图中第一个特征点的坐标 for (i = 1; i < cnum; i++) { // 计算第k个聚类中心的初始坐标 // ... } ``` 2. 分配阶段：将每个样本点分配到最近的聚类中心所在的类别。 3. 更新阶段：根据当前类别中所有样本点的均值重新计算聚类中心。 4. 检查停止条件：如果聚类中心的位置没有显著变化或者达到预设的最大迭代次数，则算法终止；否则，返回步骤2。 在给出的代码中，未展示完整的更新阶段。在实际应用中，这一步通常会遍历所有样本点，计算每个类别的均值，然后更新类心： ```cpp // 更新聚类中心 for (k = 0; k < cnum; k++) { // 计算类别k中所有点的坐标均值 int count = 0; double sum_x = 0, sum_y = 0; for (jt = 0; jt < ilenth; jt++) { if (belong[jt] == k) { // belong[jt]记录点jt所属的类别 sum_x += sourcerw[jt].x; sum_y += sourcerw[jt].y; count++; } } if (count > 0) { clusterw[k].x = static_cast<int>(sum_x / count); clusterw[k].y = static_cast<int>(sum_y / count); } } ``` 5. 重复上述过程，直到满足停止条件。 这个C++实现是针对二值图像进行的，其中`cvalue`参数用于定义像素值等于特定值的特征点，这些点将参与聚类。`IplImage`是OpenCV的图像结构，`org`和`src`分别代表原始图像和处理后的图像。通过`sourcerw`数组记录特征点坐标，`clusterw`数组存储聚类中心坐标。 注意，这个实现可能没有包含迭代次数限制或类心移动距离阈值等常见的停止条件，实际应用中需要补充这部分逻辑，以确保算法能够正确终止。此外，由于代码片段不完整，实际运行时还需要完成剩余部分，包括错误检查、内存管理和聚类结果的输出等。