clustering_stream_byStrAP2

data=load('data/kddcup_1_per_conti.txt');
label_all=load('data/kddcup_1_per_label_23','%s');
[nb_data_to_process, nb_f]= size(data);
B_n=1000;
  B=data(1:B_n,:);
  label=label_all(1:B_n);
  [uu_br,idx_bro,kq,idx_br]=uniq_my_rows(B);
  S=similarity_nse(B);
 p0=median(S(:));
 [idx,netsim,dpsim,expref]=apclustermex(S,p0,'maxits',1000,'convits',100, 'dampfact', 0.8);
 %%%% cluster = build_cluster(idx,B,label);

[uidx,n]=uniq_my(idx);  %%n 58*1向量 1000個點 聚類為58個簇   uidx為聚類代表點所在位置組成的向量 n為每個簇的數據點數目組成的向量
cluster.n=n; clear n   %% n為每個簇的數據點數目組成的向量
cluster.ex=B(uidx,:); %% uidx為聚類代表點所在位置組成的向量 從B中提取出這58個代表點
cluster.ex_idx=uidx;  %% uidx為聚類代表點所在位置組成的向量
cluster.meanstd=[];
cluster.label=label(uidx);
cluster.label_all={};
cluster.touch=repmat(size(B,1),length(cluster.n),1);

 k=1

 elem=find(idx==uidx(k)); 

29
43
117
144
311
670
867
873
911
926
984

tem1=repmat(cluster.ex(k,:),length(elem),1) - B(elem,:);