C# を使用してクラスター分析アルゴリズムを作成する方法
1. 概要
クラスター分析は、類似したデータ ポイントを異なるクラスターにグループ化するデータ分析手法です。相互のデータポイント。機械学習とデータ マイニングの分野では、クラスター分析は、分類器を構築し、データの構造を調査し、隠れたパターンを明らかにするために一般的に使用されます。
この記事では、C# を使用してクラスター分析アルゴリズムを作成する方法を紹介します。 K 平均法アルゴリズムをアルゴリズム例として使用し、具体的なコード例を示します。
2. K 平均法アルゴリズムの概要
K 平均法アルゴリズムは、最も一般的に使用されるクラスター分析アルゴリズムの 1 つであり、その基本的な考え方は、サンプル間の距離を計算し、原則に従ってサンプルを並べ替えることです。最も近い距離の K 個のクラスターに分割されます。具体的な手順は次のとおりです。
3. C# コードの例
次は、C# を使用して K 平均法アルゴリズムを作成するコード例です:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; public class KMeans { public List<List<double>> Cluster(List<List<double>> data, int k, int maxIterations) { // 初始化聚类中心 List<List<double>> centroids = InitializeCentroids(data, k); for (int i = 0; i < maxIterations; i++) { // 创建临时的聚类结果 List<List<List<double>>> clusters = new List<List<List<double>>>(); for (int j = 0; j < k; j++) { clusters.Add(new List<List<double>>()); } // 将数据样本分配到最近的聚类中心 foreach (var point in data) { int nearestCentroidIndex = FindNearestCentroidIndex(point, centroids); clusters[nearestCentroidIndex].Add(point); } // 更新聚类中心 List<List<double>> newCentroids = new List<List<double>>(); for (int j = 0; j < k; j++) { newCentroids.Add(UpdateCentroid(clusters[j])); } // 判断聚类结果是否变化,若不再变化则停止迭代 if (CentroidsNotChanged(centroids, newCentroids)) { break; } centroids = newCentroids; } return centroids; } private List<List<double>> InitializeCentroids(List<List<double>> data, int k) { List<List<double>> centroids = new List<List<double>>(); Random random = new Random(); for (int i = 0; i < k; i++) { int randomIndex = random.Next(data.Count); centroids.Add(data[randomIndex]); data.RemoveAt(randomIndex); } return centroids; } private int FindNearestCentroidIndex(List<double> point, List<List<double>> centroids) { int index = 0; double minDistance = double.MaxValue; for (int i = 0; i < centroids.Count; i++) { double distance = CalculateDistance(point, centroids[i]); if (distance < minDistance) { minDistance = distance; index = i; } } return index; } private double CalculateDistance(List<double> PointA, List<double> PointB) { double sumSquaredDifferences = 0; for (int i = 0; i < PointA.Count; i++) { sumSquaredDifferences += Math.Pow(PointA[i] - PointB[i], 2); } return Math.Sqrt(sumSquaredDifferences); } private List<double> UpdateCentroid(List<List<double>> cluster) { int dimension = cluster[0].Count; List<double> centroid = new List<double>(); for (int i = 0; i < dimension; i++) { double sum = 0; foreach (var point in cluster) { sum += point[i]; } centroid.Add(sum / cluster.Count); } return centroid; } private bool CentroidsNotChanged(List<List<double>> oldCentroids, List<List<double>> newCentroids) { for (int i = 0; i < oldCentroids.Count; i++) { for (int j = 0; j < oldCentroids[i].Count; j++) { if (Math.Abs(oldCentroids[i][j] - newCentroids[i][j]) > 1e-6) { return false; } } } return true; } } class Program { static void Main(string[] args) { // 假设我们有以下数据样本 List<List<double>> data = new List<List<double>>() { new List<double>() {1, 1}, new List<double>() {1, 2}, new List<double>() {2, 1}, new List<double>() {2, 2}, new List<double>() {5, 6}, new List<double>() {6, 5}, new List<double>() {6, 6}, new List<double>() {7, 5}, }; KMeans kmeans = new KMeans(); List<List<double>> centroids = kmeans.Cluster(data, 2, 100); Console.WriteLine("聚类中心:"); foreach (var centroid in centroids) { Console.WriteLine(string.Join(", ", centroid)); } } }
上記のコードは、C# を使用して次のことを行う方法を示しています。 K 平均法アルゴリズムを作成し、単純なクラスタリング操作を実行します。ユーザーは、必要に応じてデータ サンプルとクラスター センターの数を変更し、実際の状況に応じて最大反復回数を調整できます。
4. 概要
この記事では、C# を使用してクラスター分析アルゴリズムを作成する方法を紹介し、K 平均法アルゴリズムの具体的なコード例を示します。この記事を通じて、読者が C# を使用してクラスター分析を実装する方法をすぐに理解して、独自のデータ分析とマイニング プロジェクトをより強力にサポートできることを願っています。
以上がC# を使用してクラスター分析アルゴリズムを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。