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#include?“gmm.h“

using?namespace?std;

void?GMM::Read_Feature（char?*filename）?//?這個函數從文件中讀取特征數據，并且存到一個特征數組Feature[NumData][DIM]里面
{
	FILE?*file;
	file?=?fopen（filename?“r“）;
	if?（file?==?NULL）
	{
		cerr?<		exit（0）;
	}
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		for?（int?j?=?0;?j?		{
			fscanf（file?“%f“?&Feature[i][j]）;
			Feature[i][j]?=?Feature[i][j]?*?factor;
		}
	}
	fclose（file）;
}

//利用Feature數組的前Num_Mix個數據作為初始聚類
void?GMM::Random_Init（）
{
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		for?（int?j?=?0;?j?		{
			Mixtures[i].Mean[j]?=?Feature[i][j];
		}
	}
}

//根據當前的中心，重新聚類
void?GMM::Recluster（）
{
	int?closest_mix;?//?最近的聚類種類從0?-?Num_Mix
					?//首先清除每一類的聚類
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		Mixtures[i].Sample_Index.clear（）;?//?清楚每一個之前的聚類
		Mixtures[i].Total_Sample?=?0;?//?清除每一類的樣本個數為0
	}
	//?再重新聚類，這一步驟和k-means相似
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		closest_mix?=?find_closest_mixture（i）;?//?找到第i條數據屬于哪一個類
		Mixtures[closest_mix].Sample_Index.push_back（i）;
		Mixtures[closest_mix].Total_Sample++;?//?這一closest_mix類的元素數量+1
	}
}

//?找一個特征向量feature屬于哪一個最近的類
int?GMM::find_closest_mixture（int?feature）
{
	int?mix_id;?//?feature屬于這個類mix_id
	float?d;
	float?minimum_distance?=?Infinity;
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		d?=?Distance（feature?i）;?//?第feature條數據和第i個聚類之間的距離
		if?（d?		{
			minimum_distance?=?d;
			mix_id?=?i;
		}
	}
	return?mix_id;
}

//計算歐式距離
float?GMM::Distance（int?pattern?int?mix）?//?這里的mix指的是聚類的哪一組，就是0?-?Num_Mix中的一個
{
	float?d?=?0;
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		//?第pattern條數據的DIM維向量與第mix個聚類的DIM維向量的歐式距離
		d?+=?（Feature[pattern][i]?-?Mixtures[mix].Mean[i]）*（Feature[pattern][i]?-?Mixtures[mix].Mean[i]）;
	}
	return?d;
}

//再重新聚類Recluster后，尋找聚類不好的點也就是找聚類后，一個類中的元素個數小于2的bad?cell
int?GMM::Check_Badcell（）
{
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		if?（Mixtures[i].Total_Sample?		{
			return?i;
		}
	}
	return?（-1）;
}

//調整bad?cell的聚類中心
void?GMM::Adjust_Badmean（int?bad_id）?//bad_id就是聚類不好的哪一類，就是上面函數Check_Badcell返回的i
{
	int?popular_id?=?0;?//?這個是聚類元素最多的那一類
	int?feat_id;
	float?New_mean[DIM];?//?Use?a?sample?from?the?most?popular?cluster?to?replace?the?bad?mean
						?//?尋找聚類元素最多的那一類
	for?（int?i?=?1;?i?	{
		if?（Mixtures[i].Total_Sample?>?Mixtures[popular_id].Total_Sample）
		{
			popular_id?=?i;
		}
	}
	//?如果popular類還是小于Min_samples，則返回錯誤
	if?（Mixtures[popular_id].Total_Sample?		exit（0）;
	//?為bad?cell創造一個新的中心
	for?（int?k?=?0;?k?		New_mean[k]?=?0;
	//計算popular聚類的中心
	for?（int?j?=?0;?j	{
		feat_id?=?Mixtures[popular_id].Sample_Index[j];?//?popular聚類的第j個元素索引
		for?（int?k?=?0;?k			New_mean[k]?=?New_mean[k]?+?1.0?/?（Mixtures[popular_id].Total_Sample）*Feature[feat_id]

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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............此處省略7個文件信息