K均值聚类算法的Java版实现代码示例

package org.algorithm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
/** 
 * K均值聚类算法 
 */
public class Kmeans {
	private int k;
	// 分成多少簇 
	private int m;
	// 迭代次数 
	private int dataSetLength;
	// 数据集元素个数，即数据集的长度 
	private ArrayList<float[]> dataSet;
	// 数据集链表 
	private ArrayList<float[]> center;
	// 中心链表 
	private ArrayList<ArrayList<float[]>> cluster;
	// 簇 
	private ArrayList<float> jc;
	// 误差平方和，k越接近dataSetLength，误差越小 
	private Random random;
	/** 
   * 设置需分组的原始数据集 
   * 
   * @param dataSet 
   */
	public void setDataSet(ArrayList<float[]> dataSet) {
		this.dataSet = dataSet;
	}
	/** 
   * 获取结果分组 
   * 
   * @return 结果集 
   */
	public ArrayList<ArrayList<float[]>> getCluster() {
		return cluster;
	}
	/** 
   * 构造函数，传入需要分成的簇数量 
   * 
   * @param k 
   *      簇数量,若k<=0时，设置为1，若k大于数据源的长度时，置为数据源的长度 
   */
	public Kmeans(int k) {
		if (k <= 0) {
			k = 1;
		}
		this.k = k;
	}
	/** 
   * 初始化 
   */
	private void init() {
		m = 0;
		random = new Random();
		if (dataSet == null || dataSet.size() == 0) {
			initDataSet();
		}
		dataSetLength = dataSet.size();
		if (k > dataSetLength) {
			k = dataSetLength;
		}
		center = initCenters();
		cluster = initCluster();
		jc = new ArrayList<float>();
	}
	/** 
   * 如果调用者未初始化数据集，则采用内部测试数据集 
   */
	private void initDataSet() {
		dataSet = new ArrayList<float[]>();
		// 其中{6,3}是一样的，所以长度为15的数据集分成14簇和15簇的误差都为0 
		float[][] dataSetArray = new float[][] { { 8, 2 }, { 3, 4 }, { 2, 5 }, 
		        { 4, 2 }, { 7, 3 }, { 6, 2 }, { 4, 7 }, { 6, 3 }, { 5, 3 }, 
		        { 6, 3 }, { 6, 9 }, { 1, 6 }, { 3, 9 }, { 4, 1 }, { 8, 6 } };
		for (int i = 0; i < dataSetArray.length; i++) {
			dataSet.add(dataSetArray[i]);
		}
	}
	/** 
   * 初始化中心数据链表，分成多少簇就有多少个中心点 
   * 
   * @return 中心点集 
   */
	private ArrayList<float[]> initCenters() {
		ArrayList<float[]> center = new ArrayList<float[]>();
		int[] randoms = new int[k];
		Boolean flag;
		int temp = random.nextint(dataSetLength);
		randoms[0] = temp;
		for (int i = 1; i < k; i++) {
			flag = true;
			while (flag) {
				temp = random.nextint(dataSetLength);
				int j = 0;
				// 不清楚for循环导致j无法加1 
				// for(j=0;j<i;++j) 
				// { 
				// if(temp==randoms[j]); 
				// { 
				// break; 
				// } 
				// } 
				while (j < i) {
					if (temp == randoms[j]) {
						break;
					}
					j++;
				}
				if (j == i) {
					flag = false;
				}
			}
			randoms[i] = temp;
		}
		// 测试随机数生成情况 
		// for(int i=0;i<k;i++) 
		// { 
		// System.out.println("test1:randoms["+i+"]="+randoms[i]); 
		// } 
		// System.out.println(); 
		for (int i = 0; i < k; i++) {
			center.add(dataSet.get(randoms[i]));
			// 生成初始化中心链表
		}
		return center;
	}
	/** 
   * 初始化簇集合 
   * 
   * @return 一个分为k簇的空数据的簇集合 
   */
	private ArrayList<ArrayList<float[]>> initCluster() {
		ArrayList<ArrayList<float[]>> cluster = new ArrayList<ArrayList<float[]>>();
		for (int i = 0; i < k; i++) {
			cluster.add(new ArrayList<float[]>());
		}
		return cluster;
	}
	/** 
   * 计算两个点之间的距离 
   * 
   * @param element 
   *      点1 
   * @param center 
   *      点2 
   * @return 距离 
   */
	private float distance(float[] element, float[] center) {
		float distance = 0.0f;
		float x = element[0] - center[0];
		float y = element[1] - center[1];
		float z = x * x + y * y;
		distance = (float) Math.sqrt(z);
		return distance;
	}
	/** 
   * 获取距离集合中最小距离的位置 
   * 
   * @param distance 
   *      距离数组 
   * @return 最小距离在距离数组中的位置 
   */
	private int minDistance(float[] distance) {
		float minDistance = distance[0];
		int minLocation = 0;
		for (int i = 1; i < distance.length; i++) {
			if (distance[i] < minDistance) {
				minDistance = distance[i];
				minLocation = i;
			} else if (distance[i] == minDistance) // 如果相等，随机返回一个位置 
			{
				if (random.nextint(10) < 5) {
					minLocation = i;
				}
			}
		}
		return minLocation;
	}
	/** 
   * 核心，将当前元素放到最小距离中心相关的簇中 
   */
	private void clusterSet() {
		float[] distance = new float[k];
		for (int i = 0; i < dataSetLength; i++) {
			for (int j = 0; j < k; j++) {
				distance[j] = distance(dataSet.get(i), center.get(j));
				// System.out.println("test2:"+"dataSet["+i+"],center["+j+"],distance="+distance[j]);
			}
			int minLocation = minDistance(distance);
			// System.out.println("test3:"+"dataSet["+i+"],minLocation="+minLocation); 
			// System.out.println(); 
			cluster.get(minLocation).add(dataSet.get(i));
			// 核心，将当前元素放到最小距离中心相关的簇中
		}
	}
	/** 
   * 求两点误差平方的方法 
   * 
   * @param element 
   *      点1 
   * @param center 
   *      点2 
   * @return 误差平方 
   */
	private float errorSquare(float[] element, float[] center) {
		float x = element[0] - center[0];
		float y = element[1] - center[1];
		float errSquare = x * x + y * y;
		return errSquare;
	}
	/** 
   * 计算误差平方和准则函数方法 
   */
	private void countRule() {
		float jcF = 0;
		for (int i = 0; i < cluster.size(); i++) {
			for (int j = 0; j < cluster.get(i).size(); j++) {
				jcF += errorSquare(cluster.get(i).get(j), center.get(i));
			}
		}
		jc.add(jcF);
	}
	/** 
   * 设置新的簇中心方法 
   */
	private void setNewCenter() {
		for (int i = 0; i < k; i++) {
			int n = cluster.get(i).size();
			if (n != 0) {
				float[] newCenter = { 0, 0 };
				for (int j = 0; j < n; j++) {
					newCenter[0] += cluster.get(i).get(j)[0];
					newCenter[1] += cluster.get(i).get(j)[1];
				}
				// 设置一个平均值 
				newCenter[0] = newCenter[0] / n;
				newCenter[1] = newCenter[1] / n;
				center.set(i, newCenter);
			}
		}
	}
	/** 
   * 打印数据，测试用 
   * 
   * @param dataArray 
   *      数据集 
   * @param dataArrayName 
   *      数据集名称 
   */
	public void printDataArray(ArrayList<float[]> dataArray, 
	      String dataArrayName) {
		for (int i = 0; i < dataArray.size(); i++) {
			System.out.println("print:" + dataArrayName + "[" + i + "]={" 
			          + dataArray.get(i)[0] + "," + dataArray.get(i)[1] + "}");
		}
		System.out.println("===================================");
	}
	/** 
   * Kmeans算法核心过程方法 
   */
	private void kmeans() {
		init();
		// printDataArray(dataSet,"initDataSet"); 
		// printDataArray(center,"initCenter"); 
		// 循环分组，直到误差不变为止 
		while (true) {
			clusterSet();
			// for(int i=0;i<cluster.size();i++) 
			// { 
			// printDataArray(cluster.get(i),"cluster["+i+"]"); 
			// } 
			countRule();
			// System.out.println("count:"+"jc["+m+"]="+jc.get(m)); 
			// System.out.println(); 
			// 误差不变了，分组完成 
			if (m != 0) {
				if (jc.get(m) - jc.get(m - 1) == 0) {
					break;
				}
			}
			setNewCenter();
			// printDataArray(center,"newCenter"); 
			m++;
			cluster.clear();
			cluster = initCluster();
		}
		// System.out.println("note:the times of repeat:m="+m);//输出迭代次数
	}
	/** 
   * 执行算法 
   */
	public void execute() {
		long startTime = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("kmeans begins");
		kmeans();
		long endTime = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("kmeans running time=" + (endTime - startTime) 
		        + "ms");
		System.out.println("kmeans ends");
		System.out.println();
	}
}

package org.test;
import java.util.ArrayList;
import org.algorithm.Kmeans;
public class KmeansTest {
	public static void main(String[] args) 
	  {
		//初始化一个Kmean对象，将k置为10 
		Kmeans k=new Kmeans(10);
		ArrayList<float[]> dataSet=new ArrayList<float[]>();
		dataSet.add(new float[]{1,2});
		dataSet.add(new float[]{3,3});
		dataSet.add(new float[]{3,4});
		dataSet.add(new float[]{5,6});
		dataSet.add(new float[]{8,9});
		dataSet.add(new float[]{4,5});
		dataSet.add(new float[]{6,4});
		dataSet.add(new float[]{3,9});
		dataSet.add(new float[]{5,9});
		dataSet.add(new float[]{4,2});
		dataSet.add(new float[]{1,9});
		dataSet.add(new float[]{7,8});
		//设置原始数据集 
		k.setDataSet(dataSet);
		//执行算法 
		k.execute();
		//得到聚类结果 
		ArrayList<ArrayList<float[]>> cluster=k.getCluster();
		//查看结果 
		for (int i=0;i<cluster.size();i++) 
		    {
			k.printDataArray(cluster.get(i), "cluster["+i+"]");
		}
	}
}