C++聚類算法中的多視角聚類

在C++中實(shí)現(xiàn)多視角聚類，我們可以使用一種稱為“多視角K-means”的算法。這種算法結(jié)合了多個(gè)視角（或特征子集）的信息，以提高聚類的準(zhǔn)確性和魯棒性。下面是一個(gè)簡(jiǎn)化的C++實(shí)現(xiàn)示例，使用了OpenCV庫(kù)來處理圖像數(shù)據(jù)。

首先，確保你已經(jīng)安裝了OpenCV庫(kù)。然后，你可以使用以下代碼來實(shí)現(xiàn)多視角K-means聚類：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <unordered_map>

using namespace std;
using namespace cv;

// 計(jì)算歐幾里得距離
double euclideanDistance(const Mat &a, const Mat &b) {
    Mat diff;
    absdiff(a, b, diff);
    return sqrt(sum(diff.mul(diff))[0]);
}

// 多視角K-means聚類
vector<vector<int>> multiViewKMeans(const vector<Mat> &views, int k, int maxIter = 300) {
    // 初始化質(zhì)心
    vector<Mat> centroids(views.size());
    for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
        centroids[i] = views[i].rowRange(0, 1).colRange(0, 1).clone();
    }

    // K-means迭代
    for (int iter = 0; iter < maxIter; ++iter) {
        // 分配樣本到最近的質(zhì)心
        vector<vector<int>> clusters(views.size());
        vector<int> clusterIds(views.size(), -1);
        for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
            double minDist = DBL_MAX;
            int minIndex = -1;
            for (int j = 0; j < centroids.size(); ++j) {
                double dist = euclideanDistance(views[i], centroids[j]);
                if (dist < minDist) {
                    minDist = dist;
                    minIndex = j;
                }
            }
            clusters[minIndex].push_back(i);
            clusterIds[i] = minIndex;
        }

        // 更新質(zhì)心
        vector<Mat> newCentroids(views.size());
        for (int i = 0; i < clusters.size(); ++i) {
            Mat clusterView;
            for (int viewIndex : clusters[i]) {
                clusterView.push_back(views[viewIndex]);
            }
            newCentroids[i] = clusterView.rowRange(0, 1).colRange(0, 1).mean();
        }

        // 檢查質(zhì)心是否收斂
        bool converged = true;
        for (int i = 0; i < centroids.size(); ++i) {
            if (norm(centroids[i] - newCentroids[i]) > 1e-4) {
                converged = false;
                break;
            }
        }

        if (converged) {
            break;
        }

        centroids = newCentroids;
    }

    return clusterIds;
}

int main() {
    // 示例圖像數(shù)據(jù)
    vector<Mat> views = {
        imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE),
        imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE),
        imread("image3.jpg", IMREAD_GRAYSCALE)
    };

    // 設(shè)置聚類數(shù)
    int k = 3;

    // 執(zhí)行多視角K-means聚類
    vector<vector<int>> clusterIds = multiViewKMeans(views, k);

    // 輸出聚類結(jié)果
    for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
        cout << "Image " << i + 1 << " belongs to cluster " << clusterIds[i][0] + 1 << endl;
    }

    return 0;
}

這個(gè)示例中，我們首先定義了一個(gè)計(jì)算歐幾里得距離的函數(shù)euclideanDistance，然后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多視角K-means聚類的函數(shù)multiViewKMeans。在main函數(shù)中，我們加載了一些示例圖像數(shù)據(jù)，并設(shè)置了聚類數(shù)k為3。最后，我們調(diào)用multiViewKMeans函數(shù)來執(zhí)行聚類，并輸出每個(gè)圖像所屬的聚類。

請(qǐng)注意，這個(gè)示例僅用于演示目的，實(shí)際應(yīng)用中可能需要根據(jù)具體需求進(jìn)行調(diào)整。