模式识别是一种通过对数据进行分析和学习,从中提取模式并做出决策的技术。这一领域涵盖了多种技术和方法,可用于处理各种类型的数据,包括图像、语音、文本等。以下是一些常见的模式识别技术:
这些技术通常不是孤立存在的,而是相互交叉和融合的,以解决更复杂的问题。在实际应用中,根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
资源获取:关注文末公众号回复 模式识别实验
K-均值聚类(K-means)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个不同的类别或簇。其主要目标是通过最小化簇内样本的方差来实现数据的分组。 以下是K-均值聚类的算法原理:
整个过程可以总结为以下步骤:
K-均值聚类的优点包括简单易实现、计算效率高,但也有一些缺点,例如对初始聚类中心的选择敏感,对异常值敏感等。在应用K-均值聚类时,通常需要对数据进行标准化,以确保不同特征的尺度不会影响聚类结果。
选择含20个样本的数据集,以便能够明显展示K-均值聚类的效果。
a. 项目搭建: 在VSCODE中创建一个C++项目,配置编译环境,建立项目文件结构。 b. 数据加载与预处理: 读取数据集,进行必要的数据预处理,确保数据格式符合K-均值聚类的要求。 c. 算法实现: 使用C++实现K-均值聚类算法,包括聚类中心初始化、数据点分配、聚类中心更新等关键步骤。 d. 参数调优: 尝试不同的K值,通过评估指标(如簇内平方和)选择最优的K值。
C语言程序:
// c_means.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include "math.h"
#define NUM 2
#define NN 20
#define cnum 2
typedef struct {
double x[NUM];
} PATTERN;
PATTERN p[NN]={
//第一题
// {0,0},{1,0},{0,1},{1,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
// {8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{8,9},{9,9}
//第二题
// {8,9},{9,9},{0,1},{1,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
// {8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{0,0},{1,0}
//第三题
{1,1},{9,9},{1,0},{0,1},{2,1},{1,2},{2,2},{3,2},{6,6},{7,6},
{8,6},{6,7},{7,7},{8,7},{9,7},{7,8},{8,8},{9,8},{8,9},{0,0}
};
PATTERN z[cnum],oldz[cnum];
int nj[cnum];
int cindex[cnum][NN];
double Eucliden(PATTERN x,PATTERN y)
{
int i;
double d;
d=0.0;
for (i=0;i<NUM;i++) {
d+=(x.x[i]-y.x[i])*(x.x[i]-y.x[i]);
}
d=sqrt(d);
return d;
}
bool zequal(PATTERN z1[],PATTERN z2[])
{
int j;
double d;
d=0.0;
for (j=0;j<cnum;j++) {
d+=Eucliden(z1[j],z2[j]);
}
if (d<0.00001) return true;
else return false;
}
void C_mean()
{
int i,j,l;
double d,dmin;
for (j=0;j<cnum;j++) {
z[j]=p[j];
}
do {
for (j=0;j<cnum;j++) {
nj[j]=0;
oldz[j]=z[j];
}
for (i=0;i<NN;i++) {
for (j=0;j<cnum;j++) {
d=Eucliden(z[j],p[i]);
if (j==0) {dmin=d;l=0;}
else {
if (d<dmin) {
dmin=d;
l=j;
}
}
}
cindex[l][nj[l]]=i;
nj[l]++;
}
for (j=0;j<cnum;j++) {
if (nj[j]==0) continue;
for (i=0;i<NUM;i++) {
d=0.0;
for (l=0;l<nj[j];l++) {
d+=p[cindex[j][l]].x[i];
}
d/=nj[j];
z[j].x[i]=d;
}
}
} while (!zequal(z,oldz));
}
void Out_Result()
{
int i,j;
printf("Result: \n");
for (j=0;j<cnum;j++) {
printf("nj[%d]=%d\n",j,nj[j]);
for (i=0;i<nj[j];i++) {
printf("%d,",cindex[j][i]);
}
printf("\n");
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
C_mean();
Out_Result();
return 0;
}
程序分析:
这段代码实现了K-均值聚类算法,用于将一组数据点分成两个簇。以下是代码的详细分析:
typedef struct { double x[NUM]; } PATTERN;
: 定义了一个结构体 PATTERN
,每个结构体包含一个长度为 NUM
的数组,用于存储数据点的坐标。
PATTERN p[NN] = {...};
: 定义了一个包含 NN
个数据点的数组 p
,其中每个数据点的坐标存储在 x[NUM]
数组中。数据点的数量和坐标是通过修改结构体和数组进行指定的。
PATTERN z[cnum], oldz[cnum];
: 定义了两个数组 z
和 oldz
,分别用于存储当前聚类中心和上一轮迭代的聚类中心。
int nj[cnum];
: 定义了一个整型数组 nj
,用于存储每个簇的数据点数量。
int cindex[cnum][NN];
: 定义了一个二维整型数组 cindex
,用于存储每个簇的数据点在原始数据集中的索引。
double Euclidean(PATTERN x, PATTERN y)
: 计算两个数据点之间的欧氏距离。该函数通过遍历坐标数组计算每个维度上的差值平方和,然后取平方根得到欧氏距离。bool zequal(PATTERN z1[], PATTERN z2[])
: 判断两组聚类中心是否相等,通过计算两组中心之间的欧氏距离之和,如果小于一个很小的阈值(0.00001
),则认为相等。void C_mean()
: 该函数实现了K-均值聚类的主要逻辑。初始化聚类中心,然后通过迭代过程不断更新聚类中心,直到聚类中心不再改变(收敛)为止。void Out_Result()
: 输出最终的聚类结果,包括每个簇的数据点数量和数据点在原始数据集中的索引。int main(int argc, char* argv[])
: 主函数调用 C_mean()
进行聚类,然后调用 Out_Result()
输出结果。 总体而言,这是一个简单的K-均值聚类实现,适用于二维数据点,可以通过修改 NUM
、NN
和 cnum
以及数据点的坐标来适应不同的问题。在实际应用中,可能需要根据具体情况调整算法参数或进行更复杂的扩展。
输出聚类结果,通过图表展示聚类效果。
模式匹配领域就像一片未被勘探的信息大海,引领你勇敢踏入数据科学的神秘领域。这是一场独特的学习冒险,从基本概念到算法实现,逐步揭示更深层次的模式分析、匹配算法和智能模式识别的奥秘。