PHP中的K-means算法详解
K-means算法是一种常用的聚类分析算法，在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。本文将详细介绍使用PHP实现K-means算法的过程，并提供代码示例。
- 算法原理
K-means算法通过将数据集中的样本点划分为多个簇，使得簇内样本点之间的距离尽量小，而簇间样本点之间的距离尽量大。具体实现过程如下：
1.1 初始化
首先，需要确定簇的个数K。然后从数据集中随机选择K个样本点作为初始的中心点。
1.2 分配
对于数据集中的每个样本点，计算其与所有中心点之间的距离，将其分配到距离最近的簇中。
1.3 更新
对于每个簇，计算簇内样本点的均值，作为新的中心点。
1.4 重复迭代
重复执行分配和更新的过程，直到簇内样本点不再发生变化，或达到预定的迭代次数。
- PHP代码示例
下面是使用PHP实现K-means算法的代码示例：
<?php
function kMeans($data, $k, $iterations) {
// 初始化簇中心点
$centers = [];
for ($i = 0; $i < $k; $i++) {
$centers[] = $data[array_rand($data)];
}
// 迭代分配和更新过程
for ($iteration = 0; $iteration < $iterations; $iteration++) {
$clusters = array_fill(0, count($centers), []);
foreach ($data as $point) {
// 计算样本点与各个中心点的距离
$distances = [];
foreach ($centers as $center) {
$distance = calculateDistance($point, $center);
$distances[] = $distance;
}
// 将样本点分配到最近的簇
$clusterIndex = array_search(min($distances), $distances);
$clusters[$clusterIndex][] = $point;
}
// 更新中心点
$newCenters = [];
foreach ($clusters as $cluster) {
$newCenter = calculateMean($cluster);
$newCenters[] = $newCenter;
}
// 判断是否达到终止条件
if ($centers == $newCenters) {
break;
}
$centers = $newCenters;
}
return $clusters;
}
// 计算两个样本点之间的欧氏距离
function calculateDistance($point1, $point2) {
$distance = 0;
for ($i = 0; $i < count($point1); $i++) {
$distance += pow($point1[$i] - $point2[$i], 2);
}
return sqrt($distance);
}
// 计算簇内样本点的均值
function calculateMean($cluster) {
$mean = [];
$dimension = count($cluster[0]);
for ($i = 0; $i < $dimension; $i++) {
$sum = 0;
foreach ($cluster as $point) {
$sum += $point[$i];
}
$mean[] = $sum / count($cluster);
}
return $mean;
}
// 测试代码
$data = [
[2, 10],
[2, 5],
[8, 4],
[5, 8],
[7, 5],
[6, 4],
[1, 2],
[4, 9],
];
$k = 2;
$iterations = 100;
$clusters = kMeans($data, $k, $iterations);
print_r($clusters);
?>在上述代码中，我们首先定义了一个kMeans函数，用于执行K-means算法。然后实现了calculateDistance函数，用于计算两个样本点之间的欧氏距离。最后实现了calculateMean函数，用于计算簇内样本点的均值。
- 结果展示
根据上述代码，我们对一个简单的二维数据集进行聚类分析，并打印出结果。输出结果将显示簇的分配情况。
Array
(
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