本文主要是介绍Android 手札：调用K-means算法进行数据聚类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文参考自: 原文地址
K-means算法流程图：
实现步骤：
（1）编写BasicKMeans.java，代码：
public class BasicKMeans {/** 聚类函数主体。* 针对一维 double 数组。指定聚类数目 k。* 将数据聚成 k 类。*/public static double[][] cluster(Double[] p, int k) {// 存放聚类旧的聚类中心double[] c = new double[k];// 存放新计算的聚类中心double[] nc = new double[k];// 存放放回结果double[][] g;// 初始化聚类中心// 经典方法是随机选取 k 个// 本例中采用前 k 个作为聚类中心// 聚类中心的选取不影响最终结果for (int i = 0; i < k; i++)c[i] = p[i];// 循环聚类，更新聚类中心// 到聚类中心不变为止while (true) {// 根据聚类中心将元素分类g = group(p, c);// 计算分类后的聚类中心for (int i = 0; i < g.length; i++) {nc[i] = center(g[i]);}// 如果聚类中心不同if (!equal(nc, c)) {// 为下一次聚类准备c = nc;nc = new double[k];} else // 聚类结束break;}// 返回聚类结果return g;}/** 聚类中心函数* 简单的一维聚类返回其算数平均值* 可扩展*/public static double center(double[] p) {return sum(p) / p.length;}/** 给定 double 型数组 p 和聚类中心 c。* 根据 c 将 p 中元素聚类。返回二维数组。* 存放各组元素。*/public static double[][] group(Double[] p, double[] c) {// 中间变量，用来分组标记int[] gi = new int[p.length];// 考察每一个元素 pi 同聚类中心 cj 的距离// pi 与 cj 的距离最小则归为 j 类for (int i = 0; i < p.length; i++) {// 存放距离double[] d = new double[c.length];// 计算到每个聚类中心的距离for (int j = 0; j < c.length; j++) {d[j] = distance(p[i], c[j]);}// 找出最小距离int ci = min(d);// 标记属于哪一组gi[i] = ci;}// 存放分组结果double[][] g = new double[c.length][];// 遍历每个聚类中心，分组for (int i = 0; i < c.length; i++) {// 中间变量，记录聚类后每一组的大小int s = 0;// 计算每一组的长度for (int j = 0; j < gi.length; j++)if (gi[j] == i)s++;// 存储每一组的成员g[i] = new double[s];s = 0;// 根据分组标记将各元素归位for (int j = 0; j < gi.length; j++)if (gi[j] == i) {g[i][s] = p[j];s++;}}// 返回分组结果return g;}/** 计算两个点之间的距离， 这里采用最简单得一维欧氏距离， 可扩展。*/public static double distance(double x, double y) {return Math.abs(x - y);}/** 返回给定 double 数组各元素之和。*/public static double sum(double[] p) {double sum = 0.0;for (int i = 0; i < p.length; i++)sum += p[i];return sum;}/** 给定 double 类型数组，返回最小值得下标。*/public static int min(double[] p) {int i = 0;double m = p[0];for (int j = 1; j < p.length; j++) {if (p[j] < m) {i = j;m = p[j];}}return i;}/** 判断两个 double 数组是否相等。 长度一样且对应位置值相同返回真。*/public static boolean equal(double[] a, double[] b) {if (a.length != b.length)return false;else {for (int i = 0; i < a.length; i++) {if (a[i] != b[i])return false;}}return true;}
（2）调用：
//若带聚类数据类型为将泛型集合，则将其转换为数组，供聚类使用Double array = new Double[list.size()];list.toArray(array);BasicKMeans basicKMeans=new BasicKMeans();int k = 4; //聚类个数double[][] g; //存放聚类结果的数组g = basicKMeans.cluster(array, k);注意事项：
（1）聚类后的数组为二维数组，每一维为一类。
（2）聚类后的每一类的数值顺序取决于原数组数值的顺序，若要达到分级聚类的效果，则需在聚类前对数据进行排序。
（3）若要达到分级聚类，可参照：Android 手札：调用冒泡排序算法进行排序
这篇关于Android 手札：调用K-means算法进行数据聚类的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
