Java实现：k-means与层次聚类算法源码解析

本文将介绍两种常见的聚类算法——k-means和层次聚类，并提供相关的Java源代码实现。在机器学习和数据挖掘领域，聚类是无监督学习的一种重要方法，用于发现数据中的自然群体或类别。k-means和层次聚类各有特点，适用于不同的数据集和场景。 首先，我们来看k-means算法。k-means是一种迭代的算法，它通过不断调整数据点的分类来最小化簇内的平方误差和。在给定的Java代码中，`BasicKMeans`类实现了k-means的基本逻辑。`cluster`方法是k-means的核心，它接受一个数据数组`p`和预设的簇数`k`作为参数。在算法开始时，随机选择k个数据点作为初始质心（`c`）。然后进入一个循环，直到质心不再改变。在每次迭代中，数据点根据与质心的距离被分配到最近的簇（`group`方法），并计算新的质心（`center`方法）。当质心没有显著变化时，算法停止，返回最终的簇分配结果。 `group`方法计算每个数据点到所有质心的距离，并将其分配给最近的质心所在的簇。这通过`distance`函数实现，该函数计算两个数据点之间的欧几里得距离。`center`方法则计算一个簇内所有点的平均值作为新的质心。 接下来，层次聚类（Hierarchical Clustering）通常分为凝聚型和分裂型。这里未提供具体的Java代码，但它通常涉及构建一个树状结构（Dendrogram），表示数据点之间的相似性。凝聚型层次聚类从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直至达到预定的簇数或满足特定条件。而分裂型层次聚类则相反，从所有数据点在一个大簇开始，然后逐渐分裂成较小的簇。 k-means适合处理大数据集，但需要预先设定簇的数量k，且对初始质心的选择敏感。层次聚类则不需要指定k，可以展示数据的层次结构，但计算复杂度较高，不适合大规模数据。选择哪种算法取决于具体任务的需求和数据特性。 在实际应用中，k-means和层次聚类常用于市场细分、图像分割、文本分类等领域。理解并实现这两种聚类算法有助于提升数据分析能力，为数据驱动的决策提供支持。同时，结合其他聚类评估指标，如轮廓系数或Calinski-Harabasz指数，可以进一步优化聚类效果。