K Means演算法對點集進行分類

k_means

什麼是聚類分析

聚類分析是在資料中發現資料物件之間的關係，將資料進行分組，組內的相似性越大，組間的差別越大，則聚類效果越好。

明顯分離的

可以看到(a)中不同組中任意兩點之間的距離都大於組內任意兩點之間的距離，明顯分離的簇不一定是球形的，可以具有任意的形狀。

演算法思想較為簡單如下所示：

選擇k個點作為初始質心

repeat

將每個點指派到最近的質心，形成k個簇

重新計算每個簇的質心

until 簇不發生變化或達到最大迭代次數

核心**：

//類方法：迭代一次

public void iterateonce()}}

//逐一計算每個簇的質心

for (int i = 0; i <= _clusterlist.count - 1; i++)
if (count != 0)
"x=" + _clusterlist[i]._x.tostring() + ";y=" + _clusterlist[i]._y.tostring());
}}

//簇質心座標

public double _x;

public double _y;

//質心顏色

public color _color;
public pointstyle _pointstyle;
//類構造方法
public cluster(double x, double y)

//樣本座標

public double _x;

public double _y;

//樣本所屬簇的編號(編號從0開始)

public int _clusterid = -1;

//類構造方法1

public sample(double x, double y)
//類構造方法2
public sample(double x, double y, int clusterid)

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