K-means 分类算法

data

41 286 357 71 298 426 39 241 350 47 283 399 22 201 449 70 239 363 87 290 449 62 209 417 39 265 415 55 229 363 12 294 442 1 296 378 39 270 380 7 228 379 5 277 385 71 215 442 75 243 424 13 280 414 40 244 380 80 234 429 55 268 435 1 275 434 2 296 433 45 204 446 51 226 389 78 279 370 79 217 407 54 273 426 48 247 400 41 252 423 50 276 362 22 283 444

code

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdarg.h>
#include<math.h>

#define DONE NULL
#define THRESHOLD 0.01

enum {
    N_CLUSTERS = 3,
    MAX_ITERATIONS = 25,
    MAX_DISTANCE = 100,
};

typedef struct _kmeans_t {
    size_t n;
    size_t k;
    double *X;
    double *C;
    size_t *A;
    FILE *ifp;
    FILE *ofp;
} kmeans_t;

/* funcs */
void bye (void);

size_t belongs_to (double *c, size_t nc, double *v);

FILE *getifp (const char *fn);
FILE *getofp (const char *fn);

/* tasts */
void do_tasks (kmeans_t *km, ...);

void km_pipein (kmeans_t *km);
void km_init_clusters (kmeans_t *km);
void km_reassignment (kmeans_t *km);
void km_reclustering (const kmeans_t *km, double *c);
void km_loop (kmeans_t *km);
void km_pipeout (kmeans_t *km);
void km_freeall (kmeans_t *km);


/* main */
int main (void)
{
    atexit (bye); /* we must say goodbye before we exit */

    kmeans_t km = {
        .n = 0,
        .k = 3,
        .X = NULL,
        .A = NULL,
        .ifp = getifp ("data2.txt"),
        .ofp = getofp ("data-out.txt") 
    };

    /* task to do */
    do_tasks (&km,
              km_pipein,
              km_init_clusters,
              km_loop,
              km_pipeout,
              km_freeall,
              DONE
             );

    /* exit */
    exit (EXIT_SUCCESS);
}


/* funcs */
void bye (void)
{
    printf ("bye bye\n");
    getc (stdin);
    printf ("bye~\n");
}

size_t belongs_to (double *c, size_t nc, double *v)
{
    size_t i;
    size_t a; /* anchor */

    for (i = 1, a = 0; i < nc; ++i) {
        if ( fabs (*(c+i)-*v) < fabs (*(c+a)-*v) ) {
           a = i;
        }
    }

    return a;
}


FILE *getifp (const char *fn)
{
    FILE *ifp = fopen (fn, "r");
    if (NULL == ifp) {
        fprintf (stderr, "cannot open %s for reading", fn);
        exit (EXIT_FAILURE);
    }
    return ifp;
}

FILE *getofp (const char *fn)
{
    FILE *ofp = fopen (fn, "w");
    if (NULL == ofp) {
        fprintf (stderr, "cannot open %s for writing\n", fn);
        exit (EXIT_FAILURE);
    }
    return ofp;
}

/* tasts */
void do_tasks (kmeans_t *km, ...)
{
    void (*task)() = NULL;

    va_list tasks;
    va_start (tasks, km);
    while (DONE != (
                    task = va_arg ( tasks, void(*)() ) 
                   )
          ) {
        (*task)(km);
    }
    return;
}

void km_pipein (kmeans_t *km)
{
    double tmp;
    size_t n;
    
    while (fscanf (km->ifp, "%lf", &tmp) == 1) ++(km->n);
    rewind (km->ifp);

    km->X = (double *) malloc (km->n*sizeof(double));
    for (n = 0; n < km->n; ++n) {
        fscanf (km->ifp, "%lf", km->X+n);
    }
    return;
}

void km_init_clusters (kmeans_t *km)
{
    size_t k;

    km->C = (double *)  malloc (km->k*sizeof(double));
    km->A = (size_t *)  malloc (km->n*sizeof(size_t));

    for (k = 0; k < km->k; ++k) {
        *(km->C+k) = *(km->X+k);
    }
    return;
}

void km_reassignment (kmeans_t *km)
{
    size_t n;

    for (n = 0; n < km->n; ++n) {
        *(km->A+n) = belongs_to (km->C, km->k, km->X+n);
    }
}


void km_reclustering (const kmeans_t *km, double *c)
{
    size_t n, k;

    for (k = 0; k < km->k; ++k) {
        *(c+k) = 0.0;
    }

    for (n = 0; n < km->n; ++n) {
        *(c+*(km->A+n)) += *(km->X+n);
    }

    for (k = 0; k < km->k; ++k) {
        *(c+k) /= (double)km->k;
    }

    return;
}

void km_loop (kmeans_t *km)
{
    size_t n;
    size_t k;
    size_t i;

    double diff;

    double *c = (double *) malloc (km->k*sizeof(double));

    km_reassignment (km);

    /* loops */
    for (i = 0; i < MAX_ITERATIONS; ++i) {
        km_reclustering (km, c);
        diff = 0.0;
        for (k = 0; k < km->k; ++k) {
            diff += fabs (*(km->C+k) - *(c+k));
        }

        if (diff < THRESHOLD) {
            break;
        }

        km_reassignment (km);
    } // end for

    free (c);

    return;
}

void km_pipeout (kmeans_t *km)
{
    size_t n;
    size_t k;
    
    fprintf (km->ofp, "--overall:\n");
    for (n = 0; n < km->n; ++n) {
        fprintf (km->ofp, "%10sP[%2d]: %10.4lf, cluster: %4d\n", "",
                 n,
                 *(km->X+n),
                 *(km->A+n)
                );
    }

    for (k = 0; k < km->k; ++k) {
        fprintf (km->ofp, "%10sC[%2d]: center: %10.4lf\n", "",
                 k,
                 *(km->C+k)
                );
    }

    return;
}

void km_freeall (kmeans_t *km)
{
    fclose (km->ifp);
    fclose (km->ofp);

    free (km->X);
    free (km->A);
    free (km->C);

    return;
}

GCC 编译结果

--overall:
          P[ 0]:    41.0000, cluster:    0
          P[ 1]:   286.0000, cluster:    1
          P[ 2]:   357.0000, cluster:    2
          P[ 3]:    71.0000, cluster:    0
          P[ 4]:   298.0000, cluster:    1
          P[ 5]:   426.0000, cluster:    2
          P[ 6]:    39.0000, cluster:    0
          P[ 7]:   241.0000, cluster:    1
          P[ 8]:   350.0000, cluster:    2
          P[ 9]:    47.0000, cluster:    0
          P[10]:   283.0000, cluster:    1
          P[11]:   399.0000, cluster:    2
          P[12]:    22.0000, cluster:    0
          P[13]:   201.0000, cluster:    1
          P[14]:   449.0000, cluster:    2
          P[15]:    70.0000, cluster:    0
          P[16]:   239.0000, cluster:    1
          P[17]:   363.0000, cluster:    2
          P[18]:    87.0000, cluster:    0
          P[19]:   290.0000, cluster:    1
          P[20]:   449.0000, cluster:    2
          P[21]:    62.0000, cluster:    0
          P[22]:   209.0000, cluster:    1
          P[23]:   417.0000, cluster:    2
          P[24]:    39.0000, cluster:    0
          P[25]:   265.0000, cluster:    1
          P[26]:   415.0000, cluster:    2
          P[27]:    55.0000, cluster:    0
          P[28]:   229.0000, cluster:    1
          P[29]:   363.0000, cluster:    2
          P[30]:    12.0000, cluster:    0
          P[31]:   294.0000, cluster:    1
          P[32]:   442.0000, cluster:    2
          P[33]:     1.0000, cluster:    0
          P[34]:   296.0000, cluster:    1
          P[35]:   378.0000, cluster:    2
          P[36]:    39.0000, cluster:    0
          P[37]:   270.0000, cluster:    1
          P[38]:   380.0000, cluster:    2
          P[39]:     7.0000, cluster:    0
          P[40]:   228.0000, cluster:    1
          P[41]:   379.0000, cluster:    2
          P[42]:     5.0000, cluster:    0
          P[43]:   277.0000, cluster:    1
          P[44]:   385.0000, cluster:    2
          P[45]:    71.0000, cluster:    0
          P[46]:   215.0000, cluster:    1
          P[47]:   442.0000, cluster:    2
          P[48]:    75.0000, cluster:    0
          P[49]:   243.0000, cluster:    1
          P[50]:   424.0000, cluster:    2
          P[51]:    13.0000, cluster:    0
          P[52]:   280.0000, cluster:    1
          P[53]:   414.0000, cluster:    2
          P[54]:    40.0000, cluster:    0
          P[55]:   244.0000, cluster:    1
          P[56]:   380.0000, cluster:    2
          P[57]:    80.0000, cluster:    0
          P[58]:   234.0000, cluster:    1
          P[59]:   429.0000, cluster:    2
          P[60]:    55.0000, cluster:    0
          P[61]:   268.0000, cluster:    1
          P[62]:   435.0000, cluster:    2
          P[63]:     1.0000, cluster:    0
          P[64]:   275.0000, cluster:    1
          P[65]:   434.0000, cluster:    2
          P[66]:     2.0000, cluster:    0
          P[67]:   296.0000, cluster:    1
          P[68]:   433.0000, cluster:    2
          P[69]:    45.0000, cluster:    0
          P[70]:   204.0000, cluster:    1
          P[71]:   446.0000, cluster:    2
          P[72]:    51.0000, cluster:    0
          P[73]:   226.0000, cluster:    1
          P[74]:   389.0000, cluster:    2
          P[75]:    78.0000, cluster:    0
          P[76]:   279.0000, cluster:    1
          P[77]:   370.0000, cluster:    2
          P[78]:    79.0000, cluster:    0
          P[79]:   217.0000, cluster:    1
          P[80]:   407.0000, cluster:    2
          P[81]:    54.0000, cluster:    0
          P[82]:   273.0000, cluster:    1
          P[83]:   426.0000, cluster:    2
          P[84]:    48.0000, cluster:    0
          P[85]:   247.0000, cluster:    1
          P[86]:   400.0000, cluster:    2
          P[87]:    41.0000, cluster:    0
          P[88]:   252.0000, cluster:    1
          P[89]:   423.0000, cluster:    2
          P[90]:    50.0000, cluster:    0
          P[91]:   276.0000, cluster:    1
          P[92]:   362.0000, cluster:    2
          P[93]:    22.0000, cluster:    0
          P[94]:   283.0000, cluster:    1
          P[95]:   444.0000, cluster:    2
          C[ 0]: center:    41.0000
          C[ 1]: center:   286.0000
          C[ 2]: center:   357.0000

VS2010 编译

没有结果，已花样作死，死绝。

我不应该乱玩函数指针。。。

log: $1: 考研复试阶段；

最后编辑于：2017.11.27 00:57:42

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K-means 分类算法

data

code

GCC 编译结果

VS2010 编译

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