List<ArrayList<Double>> centers = new ArrayList<ArrayList<Double>>();
List<ArrayList<Double>> newCenters = new ArrayList<ArrayList<Double>>();
List<ArrayList<ArrayList<Double>>> helpCenterList = new ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>>();
//读入原始数据
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("wine.txt")));
String data = null;
List<ArrayList<Double>> dataList = new ArrayList<ArrayList<Double>>();
while((data=br.readLine())!=null){
//System.out.println(data);
String []fields = data.split(",");
List<Double> tmpList = new ArrayList<Double>();
for(int i=0; i<fields.length;i++)
tmpList.add(Double.parseDouble(fields[i]));
dataList.add((ArrayList<Double>) tmpList);
}
br.close();
//随机确定K个初始聚类中心
Random rd = new Random();
int k=3;
int [] initIndex={59,71,48};
int [] helpIndex = {0,59,130};
int [] givenIndex = {0,1,2};
System.out.println("random centers' index");
for(int i=0;i<k;i++){
int index = rd.nextInt(initIndex[i]) + helpIndex[i];
//int index = givenIndex[i];
System.out.println("index "+index);
centers.add(dataList.get(index));
helpCenterList.add(new ArrayList<ArrayList<Double>>());
}
/*
楼主好，我想问这段代码是什么意思？
1）对于K-Means算法，首先要注意的是k值的选择，一般来说，我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值，如果没有什么先验知识，则可以通过交叉验证选择一个合适的k值。
2）在确定了k的个数后，我们需要选择k个初始化的质心，就像上图b中的随机质心。由于我们是启发式方法，k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，因此需要选择合适的k个质心，最好这些质心不能太近。
好了，现在我们来总结下传统的K-Means算法流程。
输入是样本集D={x1,x2,...xm},聚类的簇树k,最大迭代次数N
输出是簇划分C={C1,C2,...Ck}
1) 从数据集D中随机选择k个样本作为初始的k个质心向量： {μ1,μ2,...,μk}
2）对于n=1,2,...,N
a) 将簇划分C初始化为Ct=∅t=1,2...k
b) 对于i=1,2...m,计算样本xi和各个质心向量μj(j=1,2,...k)的距离：dij=||xi−μj||22，将xi标记最小的为dij所对应的类别λi。此时更新Cλi=Cλi∪{xi}
c) 对于j=1,2,...,k,对Cj中所有的样本点重新计算新的质心μj=1|Cj|∑x∈Cjx
e) 如果所有的k个质心向量都没有发生变化，则转到步骤3）
3） 输出簇划分C={C1,C2,...Ck}