k均值算法c++语言实现代码

复制代码 代码如下:

//k-mean.h
 #ifndef KMEAN_HEAD
 #define KMEAN_HEAD

 #include
 #include

 //空间点的定义
 class Node
 {
     public:
        double pos_x;
        double pos_y;
        double pos_z;
      Node()
      {
          pos_x = 0.0;
          pos_y = 0.0;
          pos_z = 0.0;
      }
      Node(double x,double y,double z)
      {
          pos_x = x;
          pos_y = y;
          pos_z = z;
      }
       friend bool operator < (const Node& first,const Node& second)
       {
          //对x轴的比较
          if(first.pos_x < second.pos_x)
          {
        　　　　 return true;
          }
      　　else if (first.pos_x > second.pos_x)
          {
              return false;
     　　　}
         //对y轴的比较
      else
      {
        if(first.pos_y < second.pos_y)
             {
                 return true;
             }
             else if (first.pos_y > second.pos_y)
             {
                return false;
             }
             //对z轴的比较
         else
         {
             if(first.pos_z < second.pos_z)
                 {
                     return true;
                 }
                 else if (first.pos_z >=  second.pos_z)
                 {
                  　　return false;
                 }
             }
      }
       }

       friend bool operator == (const Node& first,const Node& second)
       {
             if(first.pos_x == second.pos_x && first.pos_y == second.pos_y && first.pos_z == second.pos_z)
             {
                 return true;
             }
             else
             {
                 return false;
             }
       }
 };

 class KMean
 {
 private:
     int cluster_num;//生成的簇的数量。
     std:: vector mean_nodes;//均值点
     std:: vector data;//所有的数据点
     std:: map > cluster;//簇,key为簇的下标，value为该簇中所有点

     void Init();//初始化函数（首先随即生成代表点）
     void ClusterProcess();//聚类过程，将空间中的点分到不同的簇中
     Node GetMean(int cluster_index);//生成均值
     void NewCluster();//确定新的簇过程，该函数会调用ClusterProcess函数。
     double Kdistance(Node active,Node other);//判断两个点之间的距离

     public:
     KMean(int c_num,std:: vector node_vector);
     void Star();//启动k均值算法

 };
#endif // KMEAN_HEAD

复制代码 代码如下:

//k-mean.h
 #ifndef KMEAN_HEAD
 #define KMEAN_HEAD

 #include
 #include

 //空间点的定义
 class Node
 {
     public:
        double pos_x;
        double pos_y;
        double pos_z;
      Node()
      {
          pos_x = 0.0;
          pos_y = 0.0;
          pos_z = 0.0;
      }
      Node(double x,double y,double z)
      {
          pos_x = x;
          pos_y = y;
          pos_z = z;
      }
       friend bool operator < (const Node& first,const Node& second)
       {
          //对x轴的比较
          if(first.pos_x < second.pos_x)
          {
        　　　　 return true;
          }
      　　else if (first.pos_x > second.pos_x)
          {
              return false;
     　　　}
         //对y轴的比较
      else
      {
        if(first.pos_y < second.pos_y)
             {
                 return true;
             }
             else if (first.pos_y > second.pos_y)
             {
                return false;
             }
             //对z轴的比较
         else
         {
             if(first.pos_z < second.pos_z)
                 {
                     return true;
                 }
                 else if (first.pos_z >=  second.pos_z)
                 {
                  　　return false;
                 }
             }
      }
       }

       friend bool operator == (const Node& first,const Node& second)
       {
             if(first.pos_x == second.pos_x && first.pos_y == second.pos_y && first.pos_z == second.pos_z)
             {
                 return true;
             }
             else
             {
                 return false;
             }
       }
 };

 class KMean
 {
 private:
     int cluster_num;//生成的簇的数量。
     std:: vector mean_nodes;//均值点
     std:: vector data;//所有的数据点
     std:: map > cluster;//簇,key为簇的下标，value为该簇中所有点

     void Init();//初始化函数（首先随即生成代表点）
     void ClusterProcess();//聚类过程，将空间中的点分到不同的簇中
     Node GetMean(int cluster_index);//生成均值
     void NewCluster();//确定新的簇过程，该函数会调用ClusterProcess函数。
     double Kdistance(Node active,Node other);//判断两个点之间的距离

     public:
     KMean(int c_num,std:: vector node_vector);
     void Star();//启动k均值算法

 };
#endif // KMEAN_HEAD

复制代码 代码如下:

 #include "k-mean.h"
 #include
 #include

复制代码 代码如下:

#include
#include
#include "k-mean.h"
#include
#include

using namespace std;
int main()
 {
     srand((int) time(0));

     vector data;

     for(int i =0;i<100;i++)
     {
          Node node;
          node.pos_x = (random() % 17 )*1.2;
          node.pos_y = (random() % 19 )*1.2;
          node.pos_z = (random() % 21) *1.2;
          data.push_back(node);
     }

     KMean kmean(3,data);
     kmean.Star();

     return 0;
 }