数据挖掘聚类分析大作业

数据挖掘的代码是用C++写的，包含了三个算法 k-means ，CURE，DBSCAN，分别对三个数据集做处理，分别为小麦种子，股票数据，糖尿病患者。另外还有其他两个算法，代码在cplusplus文件里面，但是没有用于数据分析，有需要可以自己加。资料里面还包含了我的实验报告，结合了weka进行预处理。另外还有可执行文件，该目录下的其他文件是预处理后的数据，删除后就不能执行。 仅供参考。

/***************************************************************************
Module Name:
	Continuous Observation Hidden Markov Model with Gaussian Mixture

History:
	2003/12/13	Fei Wang
	2013 luxiaoxun
***************************************************************************/
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include “CHMM.h“
using namespace std;


CHMM::CHMM（int stateNum int dimNum int mixNum）
{
	m_stateNum = stateNum;
	m_maxIterNum = 100;
	m_endError = 0.001;

	Allocate（stateNum dimNum mixNum）;

	for （int i = 0; i < m_stateNum; i++）
	{
		// The initial probabilities
		m_stateInit[i] = 1.0 / m_stateNum;

		// The transition probabilities
		for （int j = 0; j <= m_stateNum; j++）
		{
			m_stateTran[i][j] = 1.0 / （m_stateNum + 1）;
		}
	}
}

CHMM::~CHMM（）
{
	Dispose（）;
}

void CHMM::Allocate（int state int dim int mix）
{
	m_stateModel = new GMM*[state];
	m_stateInit = new double[state];
	m_stateTran = new double*[state];

	for （int i = 0; i < state; i++）
	{
		m_stateModel[i] = new GMM（dim mix）;
		m_stateTran[i] = new double[state + 1]; // Add a final state
	}
}

void CHMM::Dispose（）
{
	for （int i = 0; i < m_stateNum; i++）
	{
		delete m_stateModel[i];
		delete[] m_stateTran[i];
	}
	delete[] m_stateModel;
	delete[] m_stateTran;
	delete[] m_stateInit;
}

void CHMM::Zero（）
{
	for （int i = 0; i < m_stateNum; i++）
	{
		// The initial probabilities
		m_stateInit[i] = 0;

		// The transition probabilities
		for （int j = 0; j < m_stateNum + 1; j++）
		{
			m_stateTran[i][j] = 0;
		}
	}
}

void CHMM::Norm（）
{
	double count = 0;
	int ij;
	for （ j = 0; j < m_stateNum; j++）
	{
		count += m_stateInit[j];
	}
	for （ j = 0; j < m_stateNum; j++）
	{
		m_stateInit[j] /= count;
	}

	for （i = 0; i < m_stateNum; i++）
	{
		count = 0;
		for （ j = 0; j < m_stateNum; j++）
		{
			count += m_stateTran[i][j];
		}
		if （count > 0）
		{
			for （ j = 0; j < m_stateNum + 1; j++）
			{
				m_stateTran[i][j] /= count;
			}
		}
	}
}

double CHMM::GetStateInit（int i）
{
	assert（i >= 0 && i < m_stateNum）;
	return m_stateInit[i];
}

double CHMM::GetStateFinal（int i）
{
	assert（i >= 0 && i < m_stateNum）;
	return m_stateTran[i][m_stateNum];
}

double CHMM::GetStateTrans（int i int j）
{
	assert（i >= 0 && i < m_stateNum && j >= 0 && j < m_stateNum）;
	return m_stateTran[i][j];
}

GMM* CHMM::GetStateModel（int i）
{
	assert（i >= 0 && i < m_stateNum）;
	return m_stateModel[i];
}

double CHMM::GetProbability（std::vector& seq）
{
	vector state;
	return Decode（seq state）;
}

//Viterbi Decode
//vector state: save the best state seqence to generate the seq
double CHMM::Decode（vector& seq vector& state）
{
	// Viterbi
	int size = （int）seq.size（）;
	double* lastLogP = new double[m_stateNum];
	double* currLogP = new double[m_stateNum];
	int** path = new int*[size

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2018-11-25 19:37  cplusplus\KMeans-GMM-HMM\
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     文件         310  2018-11-25 19:37  cplusplus\KMeans-GMM-HMM\.git\config
     文件          73  2018-11-25 19:37  cplusplus\KMeans-GMM-HMM\.git\description
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     文件         187  2018-11-25 19:37  cplusplus\KMeans-GMM-HMM\.git\logs\HEAD
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............此处省略198个文件信息