C++聚類(lèi)算法中的類(lèi)別數(shù)量預(yù)測(cè)

在C++中，我們可以使用一些機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)來(lái)預(yù)測(cè)聚類(lèi)算法的類(lèi)別數(shù)量。一個(gè)常用的庫(kù)是mlpack，它提供了許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括聚類(lèi)和降維。以下是一個(gè)使用mlpack庫(kù)進(jìn)行類(lèi)別數(shù)量預(yù)測(cè)的示例：

首先，確保已經(jīng)安裝了mlpack庫(kù)。如果沒(méi)有安裝，可以參考官方文檔進(jìn)行安裝：https://www.mlpack.org/doc/mlpack-3.4.1/doxygen/build.html

接下來(lái)，我們使用mlpack庫(kù)中的kmeans算法進(jìn)行聚類(lèi)，并使用交叉驗(yàn)證來(lái)選擇最佳的類(lèi)別數(shù)量。

#include <iostream>
#include <mlpack/core.hpp>
#include <mlpack/methods/kmeans/kmeans.hpp>
#include <mlpack/methods/preprocess/scaler_methods/standard_scaler.hpp>
#include <mlpack/core/data/load.hpp>
#include <mlpack/core/data/save.hpp>

int main() {
    // 加載數(shù)據(jù)集
    arma::mat data;
    mlpack::data::Load("data.csv", data, true);

    // 數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化
    mlpack::data::StandardScaler scaler;
    scaler.Fit(data);
    arma::mat scaledData = scaler.Transform(data);

    // 設(shè)置KMeans算法的參數(shù)
    int maxIterations = 300;
    double tolerance = 1e-4;
    int minInitializations = 10;

    // 使用交叉驗(yàn)證選擇最佳的類(lèi)別數(shù)量
    int bestK = 0;
    double bestWCSS = DBL_MAX;
    for (int k = 1; k <= scaledData.n_cols; ++k) {
        mlpack::kmeans::KMeans<mlpack::data::Dataset<arma::mat>> kmeans;
        mlpack::data::TrainData trainData(scaledData, k);

        arma::mat centroids;
        kmeans.Apply(trainData, centroids, maxIterations, tolerance, minInitializations);

        double wcss = 0;
        for (size_t i = 0; i < trainData.Size(); ++i) {
            arma::mat diff = trainData.Row(i) - centroids;
            wcss += arma::norm(diff, 2);
        }

        if (wcss < bestWCSS) {
            bestK = k;
            bestWCSS = wcss;
        }
    }

    std::cout << "Best number of clusters: " << bestK << std::endl;

    // 使用最佳類(lèi)別數(shù)量進(jìn)行KMeans聚類(lèi)
    mlpack::kmeans::KMeans<mlpack::data::Dataset<arma::mat>> kmeans;
    mlpack::data::TrainData trainData(scaledData, bestK);
    arma::mat centroids;
    kmeans.Apply(trainData, centroids, maxIterations, tolerance, minInitializations);

    // 保存聚類(lèi)結(jié)果
    mlpack::data::Save("clusters.csv", centroids);

    return 0;
}

在這個(gè)示例中，我們首先加載了一個(gè)名為data.csv的數(shù)據(jù)集，然后使用StandardScaler對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。接下來(lái)，我們使用一個(gè)循環(huán)來(lái)遍歷所有可能的類(lèi)別數(shù)量，并使用KMeans算法進(jìn)行聚類(lèi)。我們計(jì)算每個(gè)聚類(lèi)的WCSS（Within-Cluster Sum of Squares），并將其與當(dāng)前最佳WCSS進(jìn)行比較。最后，我們使用最佳類(lèi)別數(shù)量進(jìn)行KMeans聚類(lèi)，并將聚類(lèi)結(jié)果保存到名為clusters.csv的文件中。