西电数据挖掘K-均值聚类算法.doc

数据挖掘算法实验报告1） 实验题目 利用K-均值聚类算法对如下数据进行聚类，其中输入K=3，数据集为 2，4，10，12，3，20，30，11，25，23，34，22 。要求输出每个类及其中的元素。2） 算法基本思想的描述K-均值聚类算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这K个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的类中，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，知道新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时算法结束。3） 编程实现算法#include #include #include #define TRUE 1#define FALSE 0 int N=12;int K=3;int AllData12=2,4,10,12,3,20,30,11,25,23,34,22;double Center3;double CenterCopy3;int Top3=0;int Cluster312=0;int GetIndex(int value,double * center) int i=0; int index=i; double min=fabs(value-centeri); for(i=0;iK;i+) if(fabs(value-centeri)min) index=i; min=fabs(value-centeri); return index; void CopyCenter() int i=0; for(i=0;iK;i+) CenterCopyi=Centeri; void InitCenter()Center0=2; Center1=4;Center2=10; CopyCenter();/加入一个数据到一个Clusterindex集合void AddToCluster(int index,int value)int j=Topindex;Clusterindexj=value;Topindex+; void deletedata(int x)for(int i=0;iK;i+)for(int j=0;jN;j+)if(Clusterij=x)for(int k=j;kN-1;k+)Clusterik=Clusterik+1;Topi-;void UpdateCluster() int i=0; int tindex; for(i=0;iN;i+) tindex=GetIndex(AllDatai,Center);deletedata(AllDatai); AddToCluster(tindex,AllDatai); void UpdateCenter() int i=0; int j=0; int sum=0; for(i=0;iK;i+) sum=0; for(j=0;jN;j+) sum+=Clusterij; Centeri=(double)sum/Topi;/求其平均值 /判断2数组元素是否相等int IsEqual(double * center1 ,double * center2) int i; for(i=0;iK;i+) if(fabs(center1i!=center2i) return FALSE; return TRUE;/打印聚合结果void Print() int i,j; for(i=0;iK;i+) printf(第%d组: 平均值是：%f n,i+1,Centeri); printf(成员有：); for(j=0;jTopi;j+) printf(%d ,Clusterij); printf(n); /初始化聚类的各种数据void InitData() int i=0; InitCenter();int tindex; for(i=0;iN;i+) tindex=GetIndex(AllDatai,Center); AddToCluster(tindex,AllDatai); void main() int Flag=1;/迭代标志，若为false,则迭代结束 int i=0; InitData();/初始化数据 while(Flag)/开始迭代 UpdateCluster()