基本介紹： k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個數據物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個“中心物件”（引力中心）來進行計算的。 工作過程： 　　k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；而對於所剩下其它物件，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有物件的均值）；不斷重複這一過程直到標準測度函式開始收斂為止。一般都採用均方差作為標準測度函式. k個聚類具有以下特點：各聚類本身儘可能的緊湊，而各聚類之間儘可能的分開。 （1） 從 n個數據物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心； 　　（2） 迴圈（3）到（4）直到每個聚類不再發生變化為止 　　（3） 根據每個聚類物件的均值（中心物件），計算每個物件與這些中心物件的距離；並根據最小距離重新對相應物件進行劃分； 　　（4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心物件） 　　k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個數據物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個“中心物件”（引力中心）來進行計算的。 　　k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；而對於所剩下其它物件，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有物件的均值）；不斷重複這一過程直到標準測度函式開始收斂為止。一般都採用均方差作為標準測度函式. k個聚類具有以下特點：各聚類本身儘可能的緊湊，而各聚類之間儘可能的分開。 　　計算複雜度： 　　O(nkt), 其中t是迭代次數。 　　k-means演算法是一種基於樣本間相似性度量的間接聚類方法，屬於非監督學習方法。此演算法以k為引數，把n 個物件分為k個簇，以使簇內具有較高的相似度，而且簇間的相似度較低。相似度的計算根據一個簇中物件的平均值（被看作簇的重心）來進行。此演算法首先隨機選擇k個物件，每個物件代表一個聚類的質心。對於其餘的每一個物件，根據該物件與各聚類質心之間的距離，把它分配到與之最相似的聚類中。然後，計算每個聚類的新質心。重複上述過程，直到準則函式會聚。k-means演算法是一種較典型的逐點修改迭代的動態聚類演算法，其要點是以誤差平方和為準則函式。逐點修改類中心：一個象元樣本按某一原則，歸屬於某一組類後，就要重新計算這個組類的均值，並且以新的均值作為凝聚中心點進行下一次象元素聚類；逐批修改類中心：在全部象元樣本按某一組的類中心分類之後，再計算修改各類的均值，作為下一次分類的凝聚中心點。 

/*kmeans演算法實現（此處只考慮元組只有兩個屬性的情況）
*@File:k_means.cpp
*@Author:Cai0538
*@Create:2011-12-10
*@Last Modified:2011-12-10
*/
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <math.h>
#define k 3
using namespace std;
//存放元組的屬性資訊
struct Tuple{
	float attr1;
	float attr2;
};
//計算兩個元組間的歐幾裡距離
float getDistXY(Tuple t1, Tuple t2) 
{
	return sqrt((t1.attr1 - t2.attr1) * (t1.attr1 - t2.attr1) + (t1.attr2 - t2.attr2) * (t1.attr2 - t2.attr2));
}
 
//根據質心，決定當前元組屬於哪個簇
int clusterOfTuple(Tuple means[],Tuple tuple){
	float dist=getDistXY(means[0],tuple);
	float tmp;
	int label=0;//標示屬於哪一個簇
	for(int i=1;i<k;i++){
		tmp=getDistXY(means[i],tuple);
		if(tmp<dist) {dist=tmp;label=i;}
	}
	return label;	
}
//獲得給定簇集的平方誤差
float getVar(vector<Tuple> clusters[],Tuple means[]){
	float var = 0;
	for (int i = 0; i < k; i++)
	{
		vector<Tuple> t = clusters[i];
		for (int j = 0; j< t.size(); j++)
		{
			var += getDistXY(t[j],means[i]);
		}
	}
	//cout<<"sum:"<<sum<<endl;
	return var;
 
}
//獲得當前簇的均值（質心）
Tuple getMeans(vector<Tuple> cluster){
	
	int num = cluster.size();
	double meansX = 0, meansY = 0;
	Tuple t;
	for (int i = 0; i < num; i++)
	{
		meansX += cluster[i].attr1;
		meansY += cluster[i].attr2;
	}
	t.attr1 = meansX / num;
	t.attr2 = meansY / num;
	return t;
	//cout<<"sum:"<<sum<<endl;
	
 
}
void KMeans(vector<Tuple> tuples){
	vector<Tuple> clusters[k];
	Tuple means[k];
	int i=0;
	//預設一開始將前K個元組的值作為k個簇的質心（均值）
	for(i=0;i<k;i++){
		means[i].attr1=tuples[i].attr1;
		means[i].attr2=tuples[i].attr2;
	}
	int lable=0;
	//根據預設的質心給簇賦值
	for(i=0;i!=tuples.size();++i){
		lable=clusterOfTuple(means,tuples[i]);
		clusters[lable].push_back(tuples[i]);
	}
	//輸出剛開始的簇
	for(lable=0;lable<3;lable++){
		cout<<"第"<<lable+1<<"個簇："<<endl;
		vector<Tuple> t = clusters[lable];
		for (i = 0; i< t.size(); i++)
		{
			cout<<"("<<t[i].attr1<<","<<t[i].attr2<<")"<<"   ";
		}	
		cout<<endl;
	}
	float oldVar=-1;
	float newVar=getVar(clusters,means);
	while(abs(newVar - oldVar) >= 1) //當新舊函式值相差不到1即準則函式值不發生明顯變化時，演算法終止
	{
		
		for (i = 0; i < k; i++) //更新每個簇的中心點
		{
			means[i] = getMeans(clusters[i]);
			//cout<<"means["<<i<<"]:"<<means[i].attr1<<"  "<<means[i].attr2<<endl;
		}
		oldVar = newVar;
		newVar = getVar(clusters,means); //計算新的準則函式值
		for (i = 0; i < k; i++) //清空每個簇
		{
			clusters[i].clear();
		}
		//根據新的質心獲得新的簇
		for(i=0;i!=tuples.size();++i){
			lable=clusterOfTuple(means,tuples[i]);
			clusters[lable].push_back(tuples[i]);
		}
		//輸出當前的簇
		for(lable=0;lable<3;lable++){
			cout<<"第"<<lable+1<<"個簇："<<endl;
			vector<Tuple> t = clusters[lable];
			for (i = 0; i< t.size(); i++)
			{
				cout<<"("<<t[i].attr1<<","<<t[i].attr2<<")"<<"   ";
			}	
			cout<<endl;
		}
	}
	
}
int main(){
 
	char fname[256];
	cout<<"請輸入存放資料的檔名： ";
	cin>>fname;
	cout<<endl;
	ifstream infile;
	infile.open(fname,ios::in);
	if(!infile){
		cout<<"不能開啟輸入的檔案"<<fname<<endl;
		return 0;
	}
	int count=0;
	vector<Tuple> tuples;
	Tuple tuple;
	//從檔案流中讀入資料
	while(!infile.eof()){
		count++;
		if(count%2==1) infile>>tuple.attr1;
		else {
			infile>>tuple.attr2;
			tuples.push_back(tuple);
		}
	}
	//int k;
	//cout<<"請輸入期望的簇的個數："
	//cin>>k;
	//cout<<endl;
 
	//輸出檔案中的元組資訊
	for(vector<Tuple>::size_type ix=0;ix!=tuples.size();++ix)
		cout<<"("<<tuples[ix].attr1<<","<<tuples[ix].attr2<<")"<<"    ";
    cout<<endl;
	KMeans(tuples);
	return 0;
}