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最近学模式识别其中一个算法模糊K均值算法我用C++实现的，我也是刚刚学习，算法用C++写的，写的很简陋还请多包涵，发上来共享一下，给有需要的网友看看吧，基于VC++的控制台程序。。
//****************************************************************************//
//文件名：kaverage.cpp //
//说明：模式识别模糊k均值算法实现方法程序 //
//原创：SkyCode@126.com //
//日期：2008.10.29 //
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
//*****************包含的头文件**********************//
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <time.h>
#include <math.h>
using namespace std;
//********************相关宏定义*********************//
#define MaxClass 20 //定义最多的类别数
#define MaxSample 100 //最多的样本数
#define e 0.3 //评价误差
//类的定义
class System
{
private:
string str;
int K; //分类数
int num; //样本个数
int T_loop; //记录迭代次数
float K_Degree[MaxSample]; //随机生成0-1个元素作为初始化模糊分类矩阵用
float Point_sample[MaxSample]; //样本点
float U_Matrix_Copy[MaxClass][MaxSample]; //拷贝模糊矩阵
float U_Matrix[MaxClass][MaxSample]; //模糊分类矩阵
int a_sample_num,b_sample_num; //记录两类样本个数
float class_Num[MaxClass]; //聚类中心名Wi
float class_Num_Olddata[MaxClass]; //前一次的聚类中心名Wi
public:
System();
bool LoadSamples(); //load样本
void CreatRandomArray(); //产生随机数列函数产生个数等于输入样本的个数
void CreatClassifyMatrix(); //生成分类矩阵函数
void InitClusterCentre(); //初始化聚类中心
void UpdataClusterMatrix(); //更新模糊分类矩阵
void UpdataClusterCenter(); //更新聚类中心
void CompareTheDifference(); //比较误差函数
void PrintDividedResult(); //打印结果
};
//*****************************************************************//
//*函数名： System () *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 构造函数初始化部分私有成员数据 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
System::System(void)
{
K = 0;
num = 0;
T_loop = 1;
a_sample_num = 0;
b_sample_num = 0;
}
//*****************************************************************//
//*函数名： LoadSamples() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 读取样本序列函数 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
bool System::LoadSamples(void)
{
int j;
int K_var;
char *Symbol_File = new char[20];
cout << "输入样本文件：";
cin>> Symbol_File;
ifstream File_In;
File_In.open(Symbol_File);
if(File_In.is_open() == false)
{
cout << "读取样本文件失败" << endl;
}
else
cout << "读取样本文件成功" << endl;
while(File_In)
{
getline(File_In,str);
cout << str << endl;
num ++;
}
num = num - 1;
cout << "样本个数：" << num << "\t";
ifstream in(Symbol_File);
for(j=0; j<num; j++)
{
in>> Point_sample[j];
}
File_In.close();
in.close();
cout << endl;
for(j=0; j<num; j++)
{
cout << Point_sample[j] << endl;
}
cout<<"请输入K值（K不大于"<<num<<"）:";
cin>> K_var;
K = K_var;
if(K> num)
{
cout << "!!!invalid data" << endl;
delete [] Symbol_File;
return false;
}
else
{
delete [] Symbol_File;
return true;
}
}
//*****************************************************************//
//*函数名： CreatRandomArray() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 产生随机数列 *//
//*参数： *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::CreatRandomArray(void)
{
int *RandomArray = new int[num];
float *K_Degree_temp = new float[num];
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for( int a = 0; a < num; a++ )
{
RandomArray[a] = rand();
K_Degree_temp[a] = (float)RandomArray[a]/32768;
K_Degree[a] = K_Degree_temp[a];
cout << K_Degree_temp[a] << endl;
}
delete [] RandomArray;
delete [] K_Degree_temp;
}
//*****************************************************************//
//*函数名： CreatClassifyMatrix() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 产生分类矩阵 U *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::CreatClassifyMatrix(void)
{
int H_row,V_vert;
for (H_row = 0; H_row < K; H_row ++)
{
for (V_vert = 0; V_vert < num; V_vert ++)
{
U_Matrix[H_row][V_vert] = 0;
}
}
for (H_row = 1; H_row < K; H_row ++)
{
U_Matrix[H_row][H_row] = K_Degree[H_row];
U_Matrix[H_row-1][H_row] = 1 - K_Degree[H_row];
}
U_Matrix[0][0] = K_Degree[0];
U_Matrix[1][0] = 1 - K_Degree[0];
for (H_row = (K); H_row < num; H_row ++)
{
U_Matrix[0][H_row] = K_Degree[H_row];
U_Matrix[1][H_row] = 1 - K_Degree[H_row];
}
cout << "随机模糊矩阵生成" << endl;
for (H_row = 0; H_row < K; H_row ++)
{
for (V_vert = 0; V_vert < num; V_vert ++)
{
cout << "RandomMatrix " << U_Matrix[H_row][V_vert] << endl;
}
}
}
//*****************************************************************//
//*函数名： InitClusterCentre() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 初始化聚类中心 Wi *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::InitClusterCentre(void)
{
int i,j,s;
float *class_Num_m = new float[K];
float *class_Num_d = new float[K];
for (s = 0; s < K; s ++)
{
class_Num_d =0;
class_Num_m =0;
}
cout << "初始化聚类中心" << endl;
for (j = 0; j < K; j ++)
{
for (i = 0; i < num; i ++)
{
class_Num_m[j] += (U_Matrix[j] * U_Matrix[j] * Point_sample);
class_Num_d[j] += (U_Matrix[j]*U_Matrix[j]);
}
class_Num[j] = class_Num_m[j] / class_Num_d[j];
cout << "InitCenter " << class_Num[j] << endl;
}
delete [] class_Num_m;
delete [] class_Num_d;
}
//*****************************************************************//
//*函数名： UpdataClusterMatrix() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 更新模糊矩阵 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::UpdataClusterMatrix(void)
{
float *U_Matrixtemp = new float[num];
int i,j;
for (i = 0 ; i < num; i ++)
{
U_Matrixtemp = 0;
}
for (i = 0; i < num; i++)
{
for (j = 0; j < K; j ++)
{
U_Matrixtemp += (1/((Point_sample - class_Num[j])*(Point_sample - class_Num[j])));
}
}
cout << "更新的模糊矩阵" <<endl;
for (i = 0; i < K; i ++)
{
for (j = 0; j < num; j ++)
{
U_Matrix[j] = ((Point_sample[j] - class_Num)*(Point_sample[j] - class_Num));
U_Matrix[j] = 1/(U_Matrixtemp[j] * U_Matrix[j]);
cout << "UpdataMatrix " << U_Matrix[j] << endl;
}
}
delete [] U_Matrixtemp;
}
//*****************************************************************//
//*函数名： UpdataClusterCenter() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 更新聚类中心值 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::UpdataClusterCenter(void)
{
int i,j,s;
float *class_Num_m = new float[K];
float *class_Num_d = new float[K];
for (s = 0; s < K; s ++)
{
class_Num_d =0;
class_Num_m =0;
}
cout << "更新聚类中心" <<endl;
for (j = 0; j < K; j ++)
{
for (i = 0; i < num; i ++)
{
class_Num_m[j] += (U_Matrix[j] * U_Matrix[j] * Point_sample);
class_Num_d[j] += (U_Matrix[j]*U_Matrix[j]);
}
class_Num[j] = class_Num_m[j] / class_Num_d[j];
cout << "UpdataCenter " << class_Num[j] << endl;
}
delete [] class_Num_m;
delete [] class_Num_d;
}
//*****************************************************************//
//*函数名： CompareTheDifference() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 比较误差函数 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::CompareTheDifference(void)
{
bool flag = true;
float E;
while (flag)
{
for (int i = 0; i < num; i ++)
{
class_Num_Olddata = class_Num;
}
UpdataClusterMatrix();
UpdataClusterCenter();
T_loop ++;
float a ,b;
a = fabs(class_Num_Olddata[0] - class_Num[0]);
b = fabs(class_Num_Olddata[1] - class_Num[1]);
cout<< "success " << a << " " << b <<endl;
E = a>b?a:b;
if ( E< e )
{
flag = false;
PrintDividedResult();
cout << "E " << E << endl;
cout << "迭代次数：" << " " << T_loop <<endl;
}
}
}
//*****************************************************************//
//*函数名： PrintDividedResult() *//
//*类型： 公有 *//
//*功能描述： 打印最终的分类结果 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void System::PrintDividedResult(void)
{
cout << "第一类样本有:" << endl;
for (int i = 0; i < num; i ++)
{
if (U_Matrix[0]> U_Matrix[1])
{
a_sample_num ++;
cout << " sample" << i << ": " << Point_sample << endl;
}
}
cout << "共有" << a_sample_num <<"个样本" <<endl;
cout << endl;
cout << "第二类样本有:" << endl;
for (int j = 0; j < num; j ++)
{
if (U_Matrix[0][j] < U_Matrix[1][j])
{
b_sample_num ++;
cout << " sample" << j << ": " << Point_sample[j] << endl;
}
}
cout << "共有" << b_sample_num <<"个样本" <<endl;
cout << endl;
}
//声明对象kmeans
System kmeans;
//*****************************************************************//
//*函数名： main() *//
//*功能描述： 主函数 *//
//*参数： 无 *//
//*返回值： void *//
//*****************************************************************//
void main(void)
{
if (kmeans.LoadSamples() == true)
{
kmeans.CreatRandomArray();
kmeans.CreatClassifyMatrix();
kmeans.InitClusterCentre();
kmeans.CompareTheDifference();
}
} |
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发表于 2008-11-2 11:56:22
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