计算机科学与工程学院.doc

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1、人工智能大作业计算机科学与工程学院人工智能(ArtificialIntelligence）大作业专业：姓名：学号：班级：完成日期：2011年6月5日人工智能大作业目录1.问题描述32.设计要求33.需求分析34.详细设计45.测试及运行结果56.程序源码及注释57.课程设计心得体会7人工智能大作业1.问题描述题目3：K-means算法分析Iris数据集难度：&&&&&(满分：90分)内容：k-means聚类算法算法6.4k-means算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。输入：聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流

2、程：Step1.从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；Step2.循环Step3到Step4直到每个聚类不再发生变化为止；Step3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；Step4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对

3、象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：(1)其中E为数据库中所有对象的均方差之和，p为代表对象的空间中的一个点，mi为聚类Ci的均值(p和mi均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。2.设计要求输入：聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据。输出：满足方差最小标准的k个聚类。3.需求分析k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中

4、的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：(1)其中E为数据库中所有对象的均方差之和，p为代表对象的空间中的一个点，mi为聚类Ci的均值(p和m

5、i均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。7人工智能大作业4.详细设计4.1K-means算法流程Step1.从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；Step2.循环Step3到Step4直到每个聚类不再发生变化为止；Step3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；Step4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）4.2K-means算法流程图图1K-means算法流程图4.3K-means算法

6、变量及函数说明intN;//数据个数intK;//集合个数int*CenterIndex;//初始化质心数组的索引double*Center;//质心集合double*CenterCopy;//质心集合副本double*AllData;//数据集合double**Cluster;//簇的集合int*Top;//集合中元素的个数，也会用作栈处理voidInitData()；//初始化聚类的各种数据voidInitCenter()；//初始化质心集合voidCopyCenter();//拷贝到质心副本7人工智能大作业voidUpdateCluster()；//初始化K

7、个簇集合voidUpdateCluster()；//重新计算簇集合intGetIndex(AllData[i],Center);//得到与当前数据最小的质心索引VoidAddToCluster(tindex,AllData[i]);//加入到相应的集合中boolIsEqual(double*center1,double*center2)//判断2数组元素是否相等voidPrint()//打印聚合结果voidfree()//释放申请的空间5.测试及运行结果图1：实验截图1图2：实验截图26.程序源码及注释7人工智能大作业#include#includ

8、e