private static HeightObject[] KmeanAlgorithm(HeightObject[] height_object,
HeightObject[] centroid_object, TextBox log)
{
// Khởi tạo trọng tâm mới là rỗng
HeightObject[] new_cent_object = new HeightObject[centroid_object.Length];
// Với mỗi điểm tính trọng tâm gần nó nhất và gán cụm
foreach (var ho in height_object)
{
ho.Cluster = GetNearestCluster(ho, centroid_object);
}
// Tính lại trọng tâm
for (int i = 0; i < centroid_object.Length; i++)
{
new_cent_object[i] = CalulateNewCentroid(i, height_object);
}
//Logging.Write(log, "process: ", new_cent_object);
// Nếu trọng tâm chưa trùng nhau, tiếp tục tính trọng tâm
// Không thì thôi
if (!EqualsCentroid(centroid_object, new_cent_object))
{
return(KmeanAlgorithm(height_object, new_cent_object, log));
}
else
{
return(new_cent_object);
}
}
private static HeightObject[] GetHeightObjectFromFile(string input_path)
{
// Lấy ra độ cao của những điểm được gán nhãn là 2
// Khai báo
var las2txt_file = Las2txt(input_path);
var heightObjects = new List <HeightObject>();
// Đọc file
FileStream fs = File.Open(las2txt_file, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.ReadWrite);
BufferedStream bs = new BufferedStream(fs);
StreamReader sr = new StreamReader(bs);
string line;
while ((line = sr.ReadLine()) != null)
{
var line_split = line.Split(' ');
if (line_split[3] == "2")
{
var height = float.Parse(line_split[2]);
var Object = new HeightObject(height);
heightObjects.Add(Object);
}
}
return(heightObjects.ToArray());
}
private static int GetNearestCluster(HeightObject ho, HeightObject[] centroid_object)
{
var min_index = 0;
for (int i = 1; i < centroid_object.Length; i++)
{
if (ho.GetDistance(centroid_object[i]) < ho.GetDistance(centroid_object[min_index]))
{
min_index = i;
}
}
return(min_index);
}
private static HeightObject[] GetRandomCentroid(HeightObject[] height_object, int number_of_cluster)
{
HeightObject[] centroid = new HeightObject[number_of_cluster];
Random random = new Random();
int random_value = random.Next(1, height_object.Length / (number_of_cluster + 1) - 1);
for (int i = 0; i < number_of_cluster; i++)
{
centroid[i] = height_object[i * random_value + random_value];
}
return(centroid);
}
public float GetDistance(HeightObject that)
{
return(Math.Abs(this.Value - that.Value));
}
