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test_clustering_kmeans.cpp
1 
21 #include <iostream>
22 #include <Pds/Ra>
23 #include <Pds/Ml>
24 
25 int main(void)
26 {
27  unsigned int L=5000000;//5000000;
28  unsigned int K=32;
29  Pds::IterationConf Conf;
30 
31  Pds::Matrix X;
32  Pds::Matrix C;
33  double Cost;
34  Pds::Array<unsigned int> ID;
35 
36  Pds::Ra::Tic();
38  Pds::Ra::Toc();
39 
40  std::cout<<std::endl;
41 
42  Pds::Ra::Tic();
43  Conf.SetMinError(0.001);
44  C=Pds::Clustering::Kmeans(Conf,X,K,ID);
45  Pds::Ra::Toc();
46  Conf.Print("Kmeans:\n");
47 
48  C.Round(3).Print("C:\n");
49 
50  std::cout<<std::endl;
51 
52  Pds::Ra::Tic();
53  Cost=Pds::Clustering::CostKmeans(X,C,ID);
54  Pds::Ra::Toc();
55  std::cout<<"Cost:\t"<<Cost<<std::endl;
56 
57  Pds::Ra::Tic();
59  Pds::Ra::Toc();
60  std::cout<<"Cost:\t"<<Cost<<std::endl;
61 
62  return 0;
63 }
La clase tipo Pds::IterationConf . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y 1 columna....
void Print(std::string str) const
Imprime en pantalla el contenido de la IterationConf después del texto indicado en str.
bool SetMinError(double MinError)
Coloca el valor MinError.
double CostKmeans(const Pds::Matrix &X, const Pds::Matrix &C, const Pds::Array< unsigned int > &ID)
Función de costo de Kmeans.
Pds::Matrix Kmeans(Pds::IterationConf &Conf, const std::vector< Pds::Matrix > &Block, unsigned int K, Pds::Array< unsigned int > &IDMAP)
Calculo de los centroides.
void Kcumulus(unsigned int L, Pds::Matrix &X, unsigned int K=3)
Clustering de datos.

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