// Класстеризация объектов методом k-средних
private List <int>[] kMeansClustering(int clustersCount, Dictionary <int, ObjectParameters> objParametrs)
{
if (objParametrs.Count < 1)
{
MessageBox.Show("Ошибка: не найдено ни одного объекта.");
return(null);
}
List <ObjectParameters> objects = new List <ObjectParameters>(objParametrs.Values);
// Выбор стартового набора центь центроидов кластеров методом k-средних++
List <ObjectParameters> centroids = kMeansPPSelectionStartingCentroids(clustersCount, objParametrs);
// Список кластеров, содержащий набор объектов, принадлежищих каждому из них
List <int>[]
clusters = new List <int> [centroids.Count],
oldClusters = new List <int> [centroids.Count];
for (int i = 0; i < clusters.Length; ++i)
{
clusters[i] = new List <int>();
}
while (true)
{
for (int i = 0; i < clusters.Length; ++i)
{
oldClusters[i] = new List <int>(clusters[i]);
clusters[i].Clear();
}
// Формирование кластеров
foreach (KeyValuePair <int, ObjectParameters> obj in objParametrs)
{
int selectedCentroid = 0;
double minDistance = double.MaxValue;
// Объект выбирает центроид кластера, которому он принадлежит
double distance;
for (int i = 0; i < centroids.Count; ++i)
{
distance = сalculateDistance(obj.Value, centroids[i]);
if (distance < minDistance)
{
minDistance = distance;
selectedCentroid = i;
}
}
// После того, как кластер выбран, метка объекта добавляется в его список
clusters[selectedCentroid].Add(obj.Key);
}
for (int i = 0; i < clusters.Length; ++i)
{
if (!clusters[i].SequenceEqual(oldClusters[i]))
{
break;
}
// Если все объекты идентичны
else if (i == (clusters.Length - 1))
{
// Выход из бесконечного цикла кластеризации
return(clusters);
}
}
// Для каждого полученного класстера перерассчитываются центроиды
for (int i = 0; i < clusters.Length; ++i)
{
centroids[i] = new ObjectParameters();
foreach (int objMark in clusters[i])
{
centroids[i].Perimeter += objParametrs[objMark].Perimeter;
centroids[i].Square += objParametrs[objMark].Square;
centroids[i].Compactness += objParametrs[objMark].Compactness;
centroids[i].Elongation += objParametrs[objMark].Elongation;
}
if (clusters[i].Count != 0)
{
centroids[i].Perimeter /= clusters[i].Count;
centroids[i].Square /= clusters[i].Count;
centroids[i].Compactness /= clusters[i].Count;
centroids[i].Elongation /= clusters[i].Count;
}
}
}
// Циклический перерассчёт до тех пор, пока результаты не усреднятся
}
