RBF神经网络C++源码

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#include “KmeansPP.h“

using namespace std;

KmeansPP::KmeansPP（const std::vector &input_data） 
	: input_data（input_data） random_index_gen（0 input_data.size（）-1） random_real_gen（0 1） random_engine（rd（））
{}

KmeansPP::~KmeansPP（void）
{}

vector > KmeansPP::RunKMeansPP（int K vector ¢roids）
{
	assert（K<=input_data.size（））;
	vector > clusters_vec（K）; 
	// First: initalize the initial centroids according to K-Means Plus Plus Algorithm
	init（）;
	int first_centroid = random_index_gen（random_engine）;
	initial_centroids_.push_back（input_data[first_centroid]）;
	for（int i=1 ; i	{
		updateNearestClusters（initial_centroids_）;
		initial_centroids_.push_back（input_data[getNextInitialCentroidIndex（）]）;
	}
	// Second: Continue as in the regular K-means clustering algoithm
	cur_centroids_ = initial_centroids_;
	do
	{
		prev_centroids_ = cur_centroids_;
		updateNearestClusters（cur_centroids_）;
		updateCentroids（cur_centroids_）;
	}
	while（!equalCentroids（cur_centroids_prev_centroids_））;

	// Push resuts into the clusters vector
	for（int i = 0 ; i		clusters_vec[nearest_cluster_idx[i]].push_back（i）;
	centroids = cur_centroids_;
	return clusters_vec;
}

int KmeansPP::getNextInitialCentroidIndex（）
{
	/*	Adding the rest of the points according to the probability D（x）/SIGMA（D（x））
	where D（x） is the distance between a datapoint x and it‘s nearest cluster */

	// Total Error i.e SIGMA（D（x）
	double total_distance=0;
	for （int i = 0; i < input_data.size（） ; ++i）
		total_distance += nearest_cluster_dist[i];

	// The probability D（x）/SIGMA（D（x））
	vector cumm_prob（input_data.size（）0）;
	for （int i = 0; i < input_data.size（） ; ++i）
		cumm_prob[i] = （nearest_cluster_dist[i] / total_distance）;

	// Cummulating
	for （int i = 1; i < input_data.size（） ; ++i）
		cumm_prob[i] += cumm_prob[i-1];

	// Choosing the next point with a probabilty D（x）/SIGMA（D（x））
	int rand_num = random_real_gen（random_engine）;
	for （int i = 0; i < cumm_prob.size（） ; ++i）
		if （rand_num < cumm_prob[i]）
			return i;

	return cumm_prob.size（）- 1;
}

void KmeansPP::updateNearestClusters（const vector ¢roids_）
{
	for （int i = 0; i < input_data.size（） ; ++i）
	{
		int idx = getClosestCentroidIndex（i centroids_）;
		nearest_cluster_idx[i] = idx;
		nearest_cluster_dist[i] = distance（centroids_[idx]input_data[i]）;
	}
}

void KmeansPP::updateCentroids（const vector ¢roids_）
{
	vectorfreq（centroids_.size（）0）;
	vectornew_centroids（centroids_.size（）vector（centroids_[0].size（）0））;
	for （int i = 0; i < input_data.size（） ; ++i） // training set count
	{
		++freq[nearest_cluster_idx[i]];
		for（int j=0 ; j< input_data[i].size（） ; ++j） // feature count
			new_centroids[nearest_cluster_idx[i]][j] += input_data[i][j];
	}

	for （int i = 0; i < centroids_.size（） ; ++i）
		if（freq[i]）
			for （int j = 0; j < centroids_[i].size（） ; ++j）
				new_centroids[i][j] *= （1.0/（double）freq[i]）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略91个文件信息