Shark源码分析（六）：k-means算法

本文主要是介绍Shark源码分析（六）：k-means算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Shark源码分析（六）：k-means算法

k-means算法是原型聚类算法中一个非常典型的算法。关于聚类算法，我之后应该会在博客中进行详细说明。

对于整个聚类算法来说，可以分为两类：硬聚类与软聚类。对于硬聚类，每一个数据点只能属于某一个簇。对于软聚类来说，则没有这一限制。

首先还是来看一下整个聚类算法基类。

ClusteringModel类

ClusteringModel类定义在<include/shark/Models/Clustering/ClusteringModel.h>文件中。

template <class InputT, class OutputT>
class ClusteringModel : public AbstractModel<InputT, OutputT>
{
public:typedef AbstractModel<InputT, OutputT> base_type;typedef AbstractClustering<InputT> ClusteringType;typedef typename base_type::BatchInputType BatchInputType;typedef typename base_type::BatchOutputType BatchOutputType;ClusteringModel(ClusteringType* clustering): mep_clustering(clustering){ SHARK_CHECK(clustering, "[ClusteringModel] Clustering must not be NULL"); }//稍后你可能会发现AbstractClustering类其实并没有parameterVector这一函数，其子类中是含有的，那么编译起来不会报错吗//注意到这里mep_clustering的定义类型是ClusteringType*，那么它肯定会使用到多态//只要其传入的对象中定义有parameterVector这一函数即可RealVector parameterVector() const{ return mep_clustering->parameterVector(); }void setParameterVector(RealVector const& newParameters){ mep_clustering->setParameterVector(newParameters); }std::size_t numberOfParameters() const{ return mep_clustering->numberOfParameters(); }void read(InArchive& archive){ archive & *mep_clustering; }void write(OutArchive& archive) const{ archive & *mep_clustering; }using base_type::eval;//计算数据所属簇的标签void eval(BatchInputType const& patterns, BatchOutputType& outputs,  State& state)const{eval(patterns,outputs);}protected:ClusteringType* mep_clustering; // 使用的是基类指针，方便使用多态
};

AbstractClustering类

在ClusteringModel类中你可能发现了AbstractClustering这个类，那么这个类又是干什么的呢？如果你熟悉基于原型的聚类算法的话，你应该知道，其中最重要的一点就是计算各个簇的中心，Shark中将聚类中心也包装成为一个类，而AbstractClustering类就是聚类中心类的基类。

ClusteringModel类包含了AbstractModel类和AbstractClustering类。其中只是提供了一些访问的接口，主要的数据是存储在AbstractClustering类中。

该类的定义位于<include/shark/Models/Clustering/AbstractClustering.h>文件中。

template <class InputT>
class AbstractClustering : public INameable, public IParameterizable, public ISerializable
{
public:typedef InputT InputType;typedef unsigned int OutputType;typedef typename Batch<InputType>::type BatchInputType;typedef Batch<OutputType>::type BatchOutputType;enum Feature {HAS_SOFT_MEMBERSHIP = 1,};SHARK_FEATURE_INTERFACE;//表示该聚类方法是否能进行软聚类bool hasSoftMembershipFunction()const{return m_features & HAS_SOFT_MEMBERSHIP;}//返回聚类结果中簇的数目virtual std::size_t numberOfClusters() const = 0;//计算一个数据所对应的簇的标号，有batch与非batch的重载版本//这个函数是针对硬聚类来说的，对于软聚类也有同样的版本virtual unsigned int hardMembership(InputType const& pattern) const{typename Batch<InputType>::type b = Batch<InputType>::createBatch(pattern);get(b,0) = pattern;return hardMembership(b)(0); //将非batch形式转换为batch形式进行处理}// 默认语意是返回softMembership函数返回值的最大值// 可以看出，硬聚类也是建立在软聚类之上的，只是输出最可能的簇virtual BatchOutputType hardMembership(BatchInputType const& patterns) const{std::size_t numPatterns = boost::size(patterns);RealMatrix f = softMembership(patterns); // 函数返回的应该是对每个簇的隶属度SHARK_ASSERT(f.size2() > 0);SHARK_ASSERT(f.size1() == numPatterns);BatchOutputType outputs(numPa

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