使用K-means算法实现聚类的Java代码教程 |21xrx.com

使用K-means算法实现聚类的Java代码教程

2023-09-12 00:34:00 深夜i -- --

means算法聚类 Java代码教程实现

K-means算法是一种常用的聚类算法，它可以根据数据的特征将其分成不同的类别。在本篇文章中，我们将使用Java编写代码来实现K-means算法的聚类功能。

首先，我们需要导入所需的Java库。我们将使用Apache Commons Math库来处理数学运算。


import org.apache.commons.math3.ml.clustering.CentroidCluster;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;
import org.apache.commons.math3.ml.distance.EuclideanDistance;

接下来，我们可以定义一个包含数据点的ArrayList。每个数据点由它的特征向量表示。


import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
List<double[]> dataPoints = new ArrayList<>();
dataPoints.add(new double[] 3.0);
dataPoints.add(new double[]4.0);
dataPoints.add(new double[]7.0);
dataPoints.add(new double[] 2.0);
// 添加更多数据点

然后，我们可以定义聚类算法的参数。K-means算法会将数据点分为K个类别，其中K是人为设定的值。


int k = 2; // 聚类数目
int maxIterations = 10; // 最大迭代次数

接下来，我们可以实例化KMeansPlusPlusClusterer对象，并使用之前定义的参数来执行聚类算法。


KMeansPlusPlusClusterer<double[]> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(k, maxIterations, new EuclideanDistance());
List<CentroidCluster<double[]>> clusters = clusterer.cluster(dataPoints);

最后，我们可以遍历每个聚类并输出其中的数据点。


int clusterNumber = 1;
for (CentroidCluster<double[]> cluster : clusters) {
  System.out.println("Cluster " + clusterNumber + ":");
  for (double[] point : cluster.getPoints()) {
    System.out.println("(" + point[0] + ", " + point[1] + ")");
  }
  clusterNumber++;
}

现在我们已经完成了使用K-means算法实现聚类的Java代码教程。通过这段代码，我们可以将数据点分成不同的聚类，从而更好地理解数据的结构和特征。希望这篇文章对你学习和理解K-means算法有所帮助！

上一篇: idea打包java可执行jar包

下一篇: C++贪心算法简明教程

评论区

()

相似文章