我做了一个小例子，将k-means算法用在我最近做的一个系统中。以下介绍k-means算法。
（1）k-means算法的简介
本系统使用k-means算法来计算一维数据的聚集程度，实现圈子的划分，这里的一维数据是所有的点，用A、B、C、D来表示每一个点，任意两个点之间的最短距离的计算方法已经封装成为接口，直接调用即可。K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心不再发生改变为止，算法结束。
（2）k-means算法的设计思想
如图所示，图中共有5个点，分别是A、B、C、D、E,灰色的点是种子点，也就是用来找点群的点，因为有两个种子点，所以k=2.
（3）k-means算法的具体步骤
如上图所示，随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
①然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）。
②接下来，需要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
③然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（可以看到上图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。我做的例子中对于k-means的应用具体步骤：
①随机在数据库中取K个种子点，一般情况下，取数据库所存储数据的前n个数据作为初始种子点。
②然后对数据库中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点
Si最近，那么Pi属于Si点群。这样就将所有点划分成了k个圈子。
③接下来，要移动种子点到属于他的“点群”的中心，移动思路是使得点群中所有点到中心点的距离之和最短，我们将这个中心点称点群的中心。求最短距离之和的过程中，本系统使用了Dijkstra算法，将求某个点到其余所有点的最短距离之和的过程写成了接口，返回更新后的种子点和最短距离之和。
④然后重复第(2）和第(3）步，直到，种子点不再发生变化。则分圈结束。
（4）k-means算法的流程图
（5）k-means算法的结果测试：
本系统设定将所有的点分成三个圈子，程序总共循环分圈了两次，进行两次分圈之后，中心点不再发生变化，于是程序停止运行。
上图是第一次分圈的过程，将A、B、C 作为初始种子点，计算其余各点距离这三个种子点的距离，距离A、B、C哪个点最近，就将它归为这个点群中。下图是第一次分圈结束后的结果，最后的分圈结果包含三行，第一行是点群A，其中D、E、F都属于A点所在圈子，第二行是点群B,其中B、H属于B点所在圈子，第三行是点群C，其中G点属于C点所在的圈子。
经过一次分圈之后，本系统的中心种子点从A，B，C三点变成了A，H，C，如下图，是系统将A、H、C 作为更新后的种子点，计算其余各点距离这三个种子点的距离，距离A、H、C哪个点最近，就将它归为这个点群中。最后的分圈结果包含三行，第一行是点群A，其中B、D、E、F都属于A点所在圈子，第二行是点群H,其中G属于H点所在圈子，第三行是点群C，只包含C点本身。
第二次分圈后，中心点不再改变，程序终止。
第二次分圈结束后结果：
这也是最终分圈的结果。
(5) k-means算法的java实现：
public class Basickmeanstest {
//给定需要分圈的初始节点
static String[] p = { "A", "B", "C", "D", "F","E","G", "H" };
public static void main(String[] args) throws Exception {
//k表示分圈的个数，这里需要分为3个圈，k根据数据量大小自定义。
int k = 3;
//二维数组g用来存储分圈之后的结果
//二维数组，每一行代表一个圈子，单独一行中的所有点表示这个圈子之内的元素。
String[][] g;
g = cluster(p, k);
//将分圈结果输出
for (int i = 0; i < g.length; i++) {
for (int j = 0; j < g[i].length; j++) {
System.out.print(g[i][j]+'\t');
}
System.out.println();
}
}
public static String[][] cluster(String[] p, int k) throws Exception {
//c存放原始的中心点
String[] c = new String[k];
//nc存放更新之后的中心点
String[] nc = new String[k];
String[][] g;
for (int i = 0; i < k; i++) {
c[i] = p[i];
}
for(int i=0; i<c.length; i++ ){
}
while (true) {
g = group(p, c);
for(int i=0;i<g.length;i++){
for(int j=0;j<g[i].length;j++)
System.out.print(g[i][j]+' ');
System.out.println();
}
System.out.println("----------------------");
for (int i = 0; i < g.length; i++) {
nc[i] = center(g[i]);
}
//当更新后的中心点和初始中心点不同的时候，更新中心点。
if (!equal(nc, c)) {
c = nc;
nc = new String[k];
} else {
break;
}
}
return g;
}
public static Object getMinValue(HashMap<String, Integer> map) {
if (map == null)
return null;
Collection<Integer> c = map.values();
Object[] obj = c.toArray();
Arrays.sort(obj);
return obj[0];
}
//这里是我更新中心点的依据，调用的是我写好的接口，依据是在有向图中，若某个点到其余所有点的距离之和最短，则将这个点作为新的中心点。
public static String center(String[] p) throws Exception {
return Main.getShort(p);
}
//这是分圈的核心方法
public static String[][] group(String[] p, String[] c) throws Exception {
int[] gi = new int[p.length];
for (int i = 0; i < p.length; i++) {
// 存放距离
int[] d = new int[c.length];
// 计算到每个聚类中心的距离
for (int j = 0; j < c.length; j++) {
d[j] = distance(p[i], c[j]);
}
// 找出最小距离
int ci = min(d);
System.out.println("较小的值为"+d[ci]);
System.out.println("ci="+ci);
// 标记属于哪一组
//ci表示的是属于哪一个组，在本例中，k=3,分为3个全，则ci的可能取值为0，1，2.当ci=0的时候，表示属于第一个圈子，即会被分到结果g的第一行，以此类推。
gi[i] = ci;
}
String[][] g = new String[c.length][];
// 遍历每个聚类中心，分组
for (int i = 0; i < c.length; i++) {
// 中间变量，记录聚类后每一组的大小
int s = 0;
// 计算每一组的长度
for (int j = 0; j < gi.length; j++)
if (gi[j] == i)
s++;
// 存储每一组的成员
g[i] = new String[s];
s = 0;
// 根据分组标记将各元素归位
for (int j = 0; j < gi.length; j++)
if (gi[j] == i) {
g[i][s] = p[j];
s++;
}
}
return g;
}
//这是求两个节点之间的距离的方法
//此方法是我已经写好的接口，距离直接从数据库中读出来即可。
public static int distance(String x, String y) throws Exception {
DijstTestDao dijstra = DijstraFactory.getDijistra();
int len;
if(x.equals(y)) {
len= 0;
} else {
Main.getShort(p);
len = Main.findShortInstance(x, y);
}
System.out.println("第一个点"+x+"和第二个点"+y+"之间距离为:"+len);
return len;
}
public static int min(int[] p) {
int i = 0;
int m = p[0];
for (int j = 1; j < p.length; j++) {
if (p[j] < m) {
i = j;
m = p[j];
}
}
return i;
}
public static boolean equal(String[] a, String[] b) {
if (a.length != b.length)
return false;
else {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] != b[i])
return false;
}
}
return true;
}
}