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简介：本Demo是参照这个网站上的Demo自己用Java实现的。将Java打包为Jar，再将Jar转为exe，源代码及程序Demo下载请点我。
我尽量用通俗易懂但不规范的语言来描述K-Means算法。
K-eans算法是数据挖掘十大算法之一，是一种聚类算法，也是最简单的无监督学习（unsupervised learning）算法之一。
假设有一个元素集合，我们的目标是将该集合中的元素划分成K个簇（就是K个部分），每个簇内的元素相似度较高，不同簇的元素相似度较低（正所谓物以类聚，人以群分）。
而K-Means算法就是实现这样一个目标的算法。
先看Demo，会有直观的了解。
因为要做可视化界面，所以我们现在只讨论二维的情况，即每个元素用2个数表示。
假如我们的元素集合是平面上的N个点，计算相似度用的是两点之间的欧氏距离（当然也可以使用其他距离公式，相关距离公式见下部分），两点距离越短则表示相似度越高。那么算法步骤大概是这个样子：
Step 1. 随机产生K个点，作为K个簇的中心（注意K<=N）
Step 2. 对N个点中的每一个点，计算该点离哪个中心最近，离哪个中心最近就属于哪个簇。
Step 3. 更新每个簇的中心（取簇中的元素的坐标的均值）
Step 4. 重复Step2和Step3直到所有簇的中心不再改变。
import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import java.util.Random; import java.applet.*; class PaintovalPane extends JPanel { /*K-Means*/ int K = 5; //K个中心 int N = 50; //N个点 int D = 2; //二维元素 Random rand = new Random(); class Point { Point() { initial(); } void initial() { /*初始化为[0,600)的随机点，簇编号为-1，无意义*/ for (int i = 0; i < D; ++i) x[i] = rand.nextDouble()*600; clusterNum = -1; } double x[] = new double[D]; //坐标 int clusterNum; //簇编号 }; Point p[]; //数据点 Point centroid[]; //中心点 Point oldCentroid[]; //上一次的中心点，用于确定中心点是否不再改变 Color colors[]; //表示不同簇的颜色值 /*欧式距离*/ double Euclidean(Point p1, Point p2) { double dis = 0; for (int i = 0; i < D; ++i) dis += (p1.x[i]-p2.x[i])*(p1.x[i]-p2.x[i]); return Math.sqrt(dis); } /*更新中心点*/ void updateCentroid(int clusterNum) { for (int i = 0; i < D; ++i) centroid[clusterNum].x[i] = 0; int clusterSize = 0; for (int i = 0; i < N; ++i) if (p[i].clusterNum == clusterNum) { clusterSize++; for (int j = 0; j < D; ++j) centroid[clusterNum].x[j] += p[i].x[j]; } if (clusterSize == 0) return; for (int i = 0; i < D; ++i) centroid[clusterNum].x[i] /= (double)clusterSize; } /*更新中心点的接口函数*/ void updateCentroids() { for (int i = 0; i < K; ++i) updateCentroid(i); } /*分配数据点到哪个簇*/ void assignPoint(int x) { double minDis = 99999999; int minIndex = 1; for (int i = 0; i < K; ++i) { double curDis = Euclidean(p[x], centroid[i]); if (curDis < minDis) { minDis = curDis; minIndex = i; } } p[x].clusterNum = minIndex; } /*分配数据点到哪个簇的接口函数*/ void assign() { for (int i = 0; i < N; ++i) assignPoint(i); } /*判断2点是否同一个点*/ Boolean samePoint(Point p1, Point p2) { if (p1.clusterNum != p2.clusterNum) return false; for (int i = 0; i < D; ++i) if (p1.x[i] != p2.x[i]) return false; return true; } /*判断算法是否终止*/ Boolean stop() { /*如果每一个中心点都与上一次的中心点相同，则算法终止，否则更新oldCentroid*/ for (int i = 0; i < K; ++i) if (!samePoint(oldCentroid[i], centroid[i])) { for (int j = 0; j < K; ++j) copy(oldCentroid[j],centroid[j]); return false; } return true; } /*令p1 = p2*/ void copy(Point p1, Point p2) { p1.clusterNum = p2.clusterNum; for (int i = 0; i < D; ++i) p1.x[i] = p2.x[i]; } /*初始化*/ void init() { /*分配内存*/ p = new Point[N]; centroid = new Point[K]; oldCentroid = new Point[K]; colors = new Color[K]; for (int i = 0; i < N; ++i) { p[i] = new Point(); p[i].initial(); } for (int i = 0; i < K; ++i) { centroid[i] = new Point(); oldCentroid[i] = new Point(); centroid[i].initial(); oldCentroid[i].initial(); copy(oldCentroid[i],centroid[i]); colors[i] = new Color(rand.nextInt(255), rand.nextInt(255), rand.nextInt(255)); } } /*默认构造函数，调用初始化函数*/ PaintovalPane() { init(); } /*重载绘图函数*/ public void paintComponent(Graphics g) { super.paintComponent(g); setBackground(Color.white); /*画数据点（圆形），根据簇编号来确定颜色*/ for (int i = 0; i < N; ++i) { int x = (int)p[i].x[0], y = (int)p[i].x[1]; if (p[i].clusterNum == -1) g.setColor(Color.black); else g.setColor(colors[p[i].clusterNum]); g.fillOval(x, y, 15, 15); } /*画中心点（矩形），根据簇编号来确定颜色*/ for (int i = 0; i < K; ++i) { int x = (int)centroid[i].x[0], y = (int)centroid[i].x[1]; g.setColor(colors[i]); g.fillRect(x, y, 15, 15); } } } class Drawing extends JFrame { /*声明一系列组件*/ JButton jButton1 = new JButton("Start"); JButton jButton2 = new JButton("Step"); JButton jButton3 = new JButton("Run"); JLabel label1 = new JLabel("Points"); JLabel label2 = new JLabel("Clusters"); JTextField textField1 = new JTextField("This is buffer for text", 15); JTextField textField2 = new JTextField("This is buffer for text", 15); JPanel jPanel = new JPanel(); PaintovalPane paint = new PaintovalPane(); Drawing() { setTitle("K-Means"); setVisible(true); setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE); setSize (660,710); textField1.setText(String.valueOf(paint.N)); textField2.setText(String.valueOf(paint.K)); /*Start按钮的监听器*/ jButton1.addActionListener(new ActionListener(){ public void actionPerformed(ActionEvent ae) { int input1 = Integer.parseInt(textField1.getText()); int input2 = Integer.parseInt(textField2.getText()); /*判断输入是否合法*/ if (input1 > 500 || input1 <= 0) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "Please input the number between 1-500"); } else if (input2 > input1 || input2 <= 0) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "Please input the number between 1-Points"); } else { paint.N = input1; paint.K = input2; paint.init(); paint.repaint(); jButton2.setText("Step"); jButton2.setEnabled(true); jButton3.setText("Run"); jButton3.setEnabled(true); } } }); /*Step按钮的监听器*/ jButton2.addActionListener(new ActionListener(){ public void actionPerformed(ActionEvent ae) { paint.assign(); paint.updateCentroids(); /*算法终止的话让按钮变灰并提示算法结束*/ if (paint.stop()) { jButton2.setText("End"); jButton2.setEnabled(false); jButton3.setText("End"); jButton3.setEnabled(false); } paint.repaint(); } }); /*Run按钮的监听器*/ jButton3.addActionListener(new ActionListener(){ public void actionPerformed(ActionEvent ae) { do { paint.assign(); paint.updateCentroids(); paint.repaint(); } while(!paint.stop()); /*算法终止的话让按钮变灰并提示算法结束*/ jButton2.setText("End"); jButton2.setEnabled(false); jButton3.setText("End"); jButton3.setEnabled(false); } }); jPanel.add(label1); jPanel.add(textField1); jPanel.add(label2); jPanel.add(textField2); jPanel.add(jButton1); jPanel.add(jButton2); jPanel.add(jButton3); jPanel.setBackground(new Color(1,255,1)); add(BorderLayout.NORTH,jPanel); add(BorderLayout.CENTER, paint); } } public class Hello extends Applet { public static void main(String args[]) { Drawing d = new Drawing(); } }
#include <iostream> #include <cmath> #include <ctime> #include <cstdlib> using namespace std; #define K 10 //簇数 #define N 200 //点数 #define D 2 //维数 /*产生0-100的随机数*/ double random() { return 100*(double)rand()/(double)RAND_MAX; } class Point { public: Point() { for (int i = 0; i < D; ++i) x[i] = random(); clusterNum = -1; } double x[D]; //坐标 int clusterNum; //所属簇的编号 }; Point p[N]; Point centroid[K]; Point oldCentroid[K]; /*欧式距离*/ double Euclidean(Point p1, Point p2) { double dis = 0; for (int i = 0; i < D; ++i) dis += (p1.x[i]-p2.x[i])*(p1.x[i]-p2.x[i]); return sqrt(dis); } /*重新计算编号为clusterNum的簇的重心*/ void updateCentroid(int clusterNum) { for (int i = 0; i < D; ++i) centroid[clusterNum].x[i] = 0; int clusterSize = 0; for (int i = 0; i < N; ++i) if (p[i].clusterNum == clusterNum) { clusterSize++; for (int j = 0; j < D; ++j) centroid[clusterNum].x[j] += p[i].x[j]; } if (clusterSize == 0) return; for (int i = 0; i < D; ++i) centroid[clusterNum].x[i] /= (double)clusterSize; } void updateCentroids() { for (int i = 0; i < K; ++i) updateCentroid(i); } /*计算某点属于哪一簇*/ void assignPoint(Point &point) { double minDis = INT_MAX; int minIndex = 1; for (int i = 0; i < K; ++i) { double curDis = Euclidean(point, centroid[i]); if (curDis < minDis) minDis = curDis, minIndex = i; } point.clusterNum = minIndex; } void assign() { for (int i = 0; i < N; ++i) assignPoint(p[i]); } /*比较是否相同的两个点，注意double的比较有时候可能出现问题*/ bool samePoint(Point p1, Point p2) { if (p1.clusterNum != p2.clusterNum) return false; for (int i = 0; i < D; ++i) if (p1.x[i] != p2.x[i]) return false; return true; } /*判断重心是否不变，若重心不再变化，算法终止*/ bool stop() { for (int i = 0; i < K; ++i) if (!samePoint(oldCentroid[i], centroid[i])) //若算法未停止，则更新oldCentroid { for (int j = 0; j < K; ++j) oldCentroid[j] = centroid[j]; return false; } return true; } void init() { srand(time(0)); /*如果类内成员是基本类型，则默认的operator=可以完成简单的赋值功能*/ for (int i = 0; i < K; ++i) oldCentroid[i] = centroid[i]; } int main() { init(); do { assign(); updateCentroids(); } while(!stop()); }
ps.一点收获，C++中，自定义类提供的默认operator=是可以完成基本数据类型的赋值的，但是Java的operator=并不是简单赋值，而是=左边的类变成=右边的类引用。
按下Start
按下Step
按下Run
为了能够让Java程序到处跑（不是每个电脑都装有Java虚拟机的），决定将Java程序转为exe。
步骤如下：
1、将.java编译为.class
进入cmd，cd切换到.java文件目录下，执行javac Hello.java，产生Hello.class
2、将相关的.class打包为一个.jar文件
继续在当前目录下，执行jar cvf Hello.jar *.class，产生Hello.jar
注意，此时Hello.jar是不能直接执行的，因为缺少入口函数。我们用360压缩打开Hello.jar，可以看到有一个META-INF文件夹，里面有一个MANIFEST.MF文件，用笔记本打开，在最后面添加Main-Class: Hello。（注意1，Hello是我自己的入口函数所在的类；注意2，Main-Class:后面有空格）。这个时候.jar文件应该可以用java虚拟机执行了。
3、利用软件j2ewiz.exe将.jar文件转为.exe
1）Minkowski Distance（闵可夫斯基）——λ可取任意值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。
2）Euclidean Distance（欧氏距离）——也就是第一个公式λ=2的情况，高中学过的最基本的平面上两点的距离公式。
3）CityBlock Distance（曼哈顿距离）——也就是第一个公式λ=1的情况。
如下图，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离；而红色、蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chenyg32/p/3793207.html
