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⏰诗赋清音：云生高巅梦远游， 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤， 剑气凌云志自修。
目录
🌌1 初识模式识别
资源获取：关注公众号【科创视野】回复 模式识别实验
🌌2 k-均值聚类
🌍2.1 研究目的
- 理解k-均值聚类算法的核心原理，包括初始化、数据点分配和聚类中心更新。
- 掌握在visual studio code中使用c++实现k-均值聚类算法的基本技能，包括项目搭建、数据处理和算法实现。
- 通过选择挑战性数据集，实际应用k-均值聚类算法并分析不同k值对聚类效果的影响，以及聚类结果的可视化展示。
🌍2.2 研究环境
-
c++编程语言及其相关库：
- 语言支持： vscode具备强大的c++语言支持，提供代码高亮、自动完成等功能，使得编码更加高效。
- eigen库： 作为线性代数的重要工具，eigen库被集成用于进行高效的线性代数运算，为数学计算提供了强大的支持。
-
opencv库：
- 图像处理： opencv库作为计算机视觉领域的重要工具，为图像处理和可视化提供了广泛的功能。包括图像读取、处理、特征提取等一系列操作，为图像相关的应用提供了基础支持。
- 可视化： opencv还支持直观的图像可视化，使开发者能够直观地观察图像处理的效果，有助于调试和优化。
-
c++编译器配置：
- gcc配置： 在使用vscode进行c++开发时，确保已配置好c++编译器，常用的是gnu compiler collection（gcc）。正确的配置保证了代码的正确编译和执行。
-
硬件环境：
- 计算资源： 为了处理图像数据，需要充足的计算资源，包括足够的内存和强大的cpu/gpu。这保障了对大规模图像数据进行高效处理和运算。
- 内存管理： 在处理大规模图像数据时，合理的内存管理变得至关重要，以防止内存溢出和提高程序运行效率。
🌍2.3 研究内容
🌕2.3.1 算法原理介绍
🌕2.3.2 数据集准备
选择含20个样本的数据集，以便能够明显展示k-均值聚类的效果。
🌕2.3.3 实验步骤
c语言程序：
// c_means.cpp : defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include "math.h"
#define num 2
#define nn 20
#define cnum 2
typedef struct {
double x[num];
} pattern;
pattern p[nn]={
//第一题
// {0,0},{1,0},{0,1},{1,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
// {8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{8,9},{9,9}
//第二题
// {8,9},{9,9},{0,1},{1,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
// {8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{0,0},{1,0}
//第三题
{1,1},{9,9},{1,0},{0,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
{8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{8,9},{0,0}
};
pattern z[cnum],oldz[cnum];
int nj[cnum];
int cindex[cnum][nn];
double eucliden(pattern x,pattern y)
{
int i;
double d;
d=0.0;
for (i=0;i<num;i++) {
d+=(x.x[i]-y.x[i])*(x.x[i]-y.x[i]);
}
d=sqrt(d);
return d;
}
bool zequal(pattern z1[],pattern z2[])
{
int j;
double d;
d=0.0;
for (j=0;j<cnum;j++) {
d+=eucliden(z1[j],z2[j]);
}
if (d<0.00001) return true;
else return false;
}
void c_mean()
{
int i,j,l;
double d,dmin;
for (j=0;j<cnum;j++) {
z[j]=p[j];
}
do {
for (j=0;j<cnum;j++) {
nj[j]=0;
oldz[j]=z[j];
}
for (i=0;i<nn;i++) {
for (j=0;j<cnum;j++) {
d=eucliden(z[j],p[i]);
if (j==0) {dmin=d;l=0;}
else {
if (d<dmin) {
dmin=d;
l=j;
}
}
}
cindex[l][nj[l]]=i;
nj[l]++;
}
for (j=0;j<cnum;j++) {
if (nj[j]==0) continue;
for (i=0;i<num;i++) {
d=0.0;
for (l=0;l<nj[j];l++) {
d+=p[cindex[j][l]].x[i];
}
d/=nj[j];
z[j].x[i]=d;
}
}
} while (!zequal(z,oldz));
}
void out_result()
{
int i,j;
printf("result: \n");
for (j=0;j<cnum;j++) {
printf("nj[%d]=%d\n",j,nj[j]);
for (i=0;i<nj[j];i++) {
printf("%d,",cindex[j][i]);
}
printf("\n");
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
c_mean();
out_result();
return 0;
}程序分析：
🌕2.3.4 结果分析
输出聚类结果，通过图表展示聚类效果。
🌍2.4 研究体会
-
项目搭建和数据处理：
- 在c++语言的实践中，深入学习了基本结构和语法，掌握了在visual studio code环境下创建c++项目的步骤。
- 对代码组织结构和模块化设计有了更清晰的认识，为后续算法实现提供了基础性支撑。
- 学会使用c++标准库对数据进行加载和预处理，确保数据在k-均值聚类算法中能够被正确处理。
-
算法实现：
- 深入研究了k-均值聚类的核心步骤，包括聚类中心的初始化、数据点的分配和聚类中心的更新。
- 利用c++的强类型特性更好地理解了算法中涉及的数据结构和操作。
- 通过实践提高了编程技能，同时加深了对聚类算法中的数学原理的理解。
-
调优过程和结果分析：
- 意识到k-均值聚类对k值的敏感性，在调优过程中通过尝试不同的k值，更好地理解了聚类数目对算法效果的影响。
- 运用可视化工具直观地了解了聚类效果，对数据点的分布和不同簇之间的关系有了更深刻的认识。
- 这样的深度分析有助于更好地理解数据集的结构和特征，为后续的数据挖掘和分析提供了丰富的信息。
📝总结
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