Java版kmeans實現（jar包下載及使用+算法介紹+源碼簡介）

數據挖掘作業要做聚類，用OpenCV的kmeans函數，出的結果各種隨機。聽別人說kmeans自己寫起來思路很簡單，於是自己寫了個kmeans的jar包，可以隨機或者按順序取初始聚類中心，可以輸出參數信息及各個點的所屬聚類，以及各個聚類的中心坐標。參數結構有點類似OpenCV的kmeans，自己覺得架構得還不錯，貼出來分享了。

1. kmeans.jar下載及使用
2. kmeans算法簡介
3. 源碼簡介

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一、kmeans.jar下載及使用
　　下載地址：https://sourceforge.net/projects/yuanboshekmeans/files/
　　kmeans.jar為應用包，kmeans_src.jar為對應的源碼包，kmeans_full.jar兩者都包含。

　　新建java工程，引入kmeans.jar包（不會引包的參考），添加帶有main函數的class，然后在main函數內加入測試代碼

import kmeans.*;
 
 public class jmain {
     public static void main(String[] args) {
         double[][] points = {{0, 0}, {4, 10}, {1, 1}, {5, 8}}; //測試數據，四個二維的點
         kmeans_data data = new kmeans_data(points, 4, 2); //初始化數據結構
         kmeans_param param = new kmeans_param(); //初始化參數結構
         param.initCenterMehtod = kmeans_param.CENTER_RANDOM; //設置聚類中心點的初始化模式為隨機模式
         
         //做kmeans計算，分兩類
         kmeans.doKmeans(2, data, param);
         
         //查看每個點的所屬聚類標號
         System.out.print("The labels of points is: ");
         for (int lable : data.labels) {
             System.out.print(lable + "  ");
         }
     }
 }

　　運行結果為：

k=2
attempts=2
criteriaBreakCondition=0.0
The number of each classes are: 
2 2 

The labels of points is: 0  1  0  1  

　　表示分兩類，進行了兩次迭代，兩個聚類內各包含2個點，最后一行表示第一個和第3個點為0號聚類，第二和第四個點為1號聚類。
　　想獲取更多信息和使用方法請查看源碼部分。

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二、kmeans算法
　　（待續）

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三、源碼簡介

　　（待續）

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