k-means算法详解与实现
"k-means聚类算法的实现与解析" k-means算法是一种广泛应用的无监督机器学习方法,主要用于数据的聚类分析。这个算法的主要目标是将数据集中的样本点分配到预先设定的k个类别(或称为簇)中,使得每个簇内的样本点彼此相似,而不同簇之间的样本点差异较大。在提供的代码中,`KMeans`函数实现了k-means的基本流程。 函数`KMeans`接收4个参数:`lpDIBBits`指向位图的原始数据,`lWidth`和`lHeight`分别表示位图的宽度和高度,`k`表示要创建的簇的数量。这个函数的目的是对位图中的像素进行聚类,以便于颜色分析或者图像分割。 首先,函数分配了内存来存储标记数组`mark`,用于记录每个像素点所属的簇;`formalCluster`用于保存当前的簇中心;`lastCluster`则用于保存上一次迭代的簇中心,以便于比较是否有变化。变量`e`定义了一个阈值,当簇中心的变化小于这个阈值时,认为算法达到收敛,结束迭代。 接下来,初始化簇中心。这里采用了等间距的方式,将256种可能的颜色等分为k+1份,每一份代表一个簇的中心。 进入主循环,首先计算每个像素点与当前簇中心的距离,并根据最小距离原则将其分配到最近的簇。这一过程通过`mostSim`函数实现,它返回与输入颜色最接近的簇中心索引。 然后,重新计算每个簇的中心,即该簇内所有像素点颜色的平均值。这一步是k-means算法的关键,通过迭代更新簇中心,直到达到稳定状态。 在每次迭代后,会检查簇中心是否发生显著变化。如果所有簇中心的变化量都小于阈值`e`,则认为算法收敛,标志变量`flag`变为false,循环结束。否则,继续下一轮迭代。 这个`KMeans`函数实现了k-means算法的基本思想,适用于颜色丰富的数据,如图像处理中的像素聚类。但需要注意的是,原版k-means算法有一些固有缺点,如对初始簇中心敏感、对异常值敏感以及无法处理非凸形状的簇。在实际应用中,可能需要考虑使用改进的k-means版本,例如采用不同的初始化策略(如K-Means++),或者结合其他聚类算法来提高聚类效果。
/*功能:kmeans分割 */
/*参数说明:lpDIBBits-指向DIB位图数据的指针, lWidth-BMP图像宽度,lHeight-BMP图像高度,k-聚类个数*/
void KMeans(BYTE *lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight,int k)
{
unsigned char * lpSrc;
LONG lLineBytes; //图像每行的字节数
lLineBytes=WIDTHBYTES(lWidth*8); //计算图像每行的字节数,假设为256色
int* mark=(int *)HeapAlloc(GetProcessHeap(),0,lWidth*lHeight*sizeof(int));
float* formalCluster=(float*)HeapAlloc(GetProcessHeap(),0,k);//前次的聚类中心
float* lastCluster=(float*)HeapAlloc(GetProcessHeap(),0,k);//本次的聚类中心
const float e=(float)0.1;//误差
bool flag=true;//迭代结束标志
LONG i,j,m; //循环变量
float sum;
LONG totalPixel;
BYTE inteval=255/(k+1);
//初始的聚类中心
formalCluster[0]=inteval;
for(i=1;i<k;i++)
{
formalCluster[i]=formalCluster[i-1]+inteval;
}
//迭代计算聚类中心
while (flag)
{
//根据前次的聚类中心,把各个象素点分类
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