聚類演算法 近鄰聚類演算法

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近鄰聚類法同樣是一種基於距離閾值的聚類演算法。

# coding=utf-8

# 近鄰聚類演算法的python實現
# 資料集形式data=[,,...,]
# 聚類結果形式result=[[,,...],[,,...],...]
# 其中為乙個模式樣本，[,,...]為乙個聚類
from max_min_cluster import get_distance, classify
defknn_cluster
(data, t):
# data：資料集，t：距離閾值
# 演算法描述中的介紹的是在尋找聚類中心的同時進行聚類，本次實現中並未採取這種方式，
# 原因是同時進行的話要既要考慮聚類中心，又要考慮某個類，實現較為麻煩，
# 此次採取與上次最大最小距離演算法相同的方式，先尋找聚類中心，再根據最近鄰原則分類，
# 兩種方式實現效果是相同的，同時又可以直接利用最大最小距離聚類演算法中寫好的classify()分類方法
zs = [data[0]] # 聚類中心集，選取第乙個模式樣本作為第乙個聚類中心z1
# 計算聚類中心
get_clusters(data, zs, t)
# 分類
result = classify(data, zs, t)
return result
defget_clusters
(data, zs, t):
for adata in data:
min_distance = get_distance(adata, zs[0])
for i in range(0, len(zs)):
distance = get_distance(adata, zs[i])
if distance < min_distance:
min_distance = distance
if min_distance > t:
# data = [[0, 0], [3, 8], [1, 1], [2, 2], [5, 3], [4, 8], [6, 3], [5, 4], [6, 4], [7, 5]]
# t = 4.5
# result = knn_cluster(data, t)
# for i in range(len(result)):
# print "----------第" + str(i+1) + "個聚類----------"
# print result[i]
# 列印結果：
# ----------第1個聚類----------
# [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
# ----------第2個聚類----------
# [[3, 8], [4, 8]]
# ----------第3個聚類----------
# [[5, 3], [6, 3], [5, 4], [6, 4], [7, 5]]

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