package?TextAnalysis.nyh.cluster.kmeans;
/*
?*?k平均聚類算法
*/
public?class?Kmeans?{
	public?int[]?cluster（double?data[][]int?k）??{
		//?獲得數組長度
		//?取k值，作為分類數
		int?dn?=?data.length;
		int?dw?=?data[0].length;
		//?標記數組
		int?clas[]?=?new?int[dn];
		//?聚類中心數組
		double?center[][]?=?new?double[k][dw];
		//?挑選隨機初始聚類中心
		for?（int??i=?0;?i?			int?rand?=?（int）（Math.random（）*dn）;
			for?（int?j?=?0;?j?				center[i][j]?=?data[rand][j];
			}
		}
		int?iter?=?0;
		while?（iter?			//?判斷每一個數據點屬于那一類
			for?（int?i?=?0;?i?				double?dmin[]?=?new?double[k];
				int?w1?=?0;
				for?（int?j?=?0;?j?					double?d1?=?0;
					for?（int?ii?=?0;?ii?						d1?=?d1?+?（data[i][ii]?-?center[j][ii]）
								*?（data[i][ii]?-?center[j][ii]）;
//						System.out.println（data[i][ii]+“????“+center[j][ii]+“?????“+d1）;
					}
					dmin[j]?=?d1;
				}
				double?min?=?dmin[0];
				for（int?j?=0;j					if（min>dmin[j]）{
						min?=?dmin[j];
						w1?=?j;
					}
				}
				clas[i]?=?w1;//?改變類標記
			}
			//?重新計算聚類中心
			double?knum[]?=?new?double[k];?//每類的數量
			double?kd[][]?=?new?double[k][dw];//每類距離和
			for?（int?i?=?0;?i?				for?（int?j?=?0;?j?					if?（clas[j]?==?i）?{
						knum[i]?=?knum[i]?+?1;
						for?（int?ii?=?0;?ii?							kd[i][ii]?=?kd[i][ii]?+?data[j][ii];
						}
					}
				}
			}
			for?（int?i?=?0;?i?				for?（int?j?=?0;?j?					center[i][j]?=?kd[i][j]?/?（knum[i]+1）;
				}
			}
			iter++;
		}
		return?clas;
	}
}

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1247??2015-04-17?19:14??Main.java

?????文件???????1756??2015-04-17?18:17??Kmeans.java

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