Kmeans作业

环境配置

java环境，使用原生的Java UI组件JPanel和JFrame

算法原理

基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。

该实验产生的点为二维空间中的点。

欧式距离

n维空间中的两个点X，Y

$dist(X,Y)=\sqrt{{\sum }_{i=1}^n(x_i-y_i{)}^2}$

算法过程

1. 选择k，聚类的数量。
2. 选择k个点作为聚类中心。
3. 对每个样本点计算到k个聚类中心的距离，采用的是欧氏距离，将其分类到距离最近的类别中。
4. 根据每个类别，计算被分类在该类别中的所有点的中心。
5. 如果计算出来的中心和聚类中心相同，则退出循环，否则以新的计算出来的中心为每个聚类的聚类中心，不断重复3 - 4步。

核心代码

设定K

/*Step按钮的监听器*/
jButton2.addActionListener(new ActionListener() {public void actionPerformed(ActionEvent ae) {painting.assign();painting.updateCentroids();/*算法终止的话让按钮变灰并提示算法结束*/if (painting.stop(num++)) {jButton2.setText("End");jButton2.setEnabled(false);}painting.repaint();}
});

计算欧式距离

/*欧式距离*/
double Euc(Point p1, Point p2) {double distance = 0.0;for (int i = 0; i < Dimension; ++i)distance += (p1.x[i] - p2.x[i]) * (p1.x[i] - p2.x[i]);return Math.sqrt(distance);
}

更新中心点

/*更新中心点*/
void updateCentroid(int clusterNum) {//将newCluster数组的那个中心点置空for (int i = 0; i < Dimension; ++i)newCluster[clusterNum].x[i] = 0;int clusterSize = 0;for (int i = 0; i < Nodes; ++i)if (p[i].cluster == clusterNum) {//这个簇中有多少点clusterSize++;for (int j = 0; j < Dimension; ++j)newCluster[clusterNum].x[j] += p[i].x[j];}if (clusterSize == 0)return;for (int i = 0; i < Dimension; ++i)newCluster[clusterNum].x[i] /= (double) clusterSize;
}

计算每个点的分类

/*分配数据点到哪个簇*/
void assignPoint(int x) {double minDistance = 99999999;int nodeClassify = 1;for (int i = 0; i < K; ++i) {//计算欧式距离double newDistance = Euc(p[x], newCluster[i]);if (newDistance < minDistance) {minDistance = newDistance;nodeClassify = i;}}p[x].cluster = nodeClassify;
}

判断终止条件

/*判断算法是否终止*/
Boolean stop(int currentTime) {//超过迭代次数if (currentTime > range) {int num = 1;System.out.println("超过迭代次数");for (Point i : oldCluster) {System.out.println("中心点" + num + "坐标：(" + i.x[0] + "," + i.x[1] + ")");num++;}return true;}/*如果每一个中心点都与上一次的中心点相同，则算法终止，否则更新oldCentroid*/for (int i = 0; i < K; ++i)if (!samePoint(oldCluster[i], newCluster[i])) {for (int j = 0; j < K; ++j)copy(oldCluster[j], newCluster[j]);return false;}int num = 1;System.out.println("迭代完成");for (Point i : oldCluster) {System.out.println("中心点" + num + "坐标：(" + i.x[0] + "," + i.x[1] + ")");num++;}return true;
}

实验结果

点击start之后，产生新的随机点与初始聚类中心

点击step，将每一步的迭代展示出来，这里展示了4步，从左上角的图开始。