package?kmeans;
import?javafx.application.Application;
import?javafx.collections.FXCollections;
import?javafx.collections.ObservableList;
import?javafx.scene.Scene;
import?javafx.scene.chart.CategoryAxis;
import?javafx.scene.chart.NumberAxis;
import?javafx.scene.chart.ScatterChart;
import?javafx.scene.chart.XYChart;
import?javafx.scene.chart.XYChart.Series;
import?javafx.scene.layout.StackPane;
import?javafx.stage.Stage;

import?java.util.ArrayList;
import?java.util.Vector;

import?javafx.collections.FXCollections;
import?javafx.collections.ObservableList;
import?javafx.scene.Scene;
import?javafx.scene.chart.CategoryAxis;
import?javafx.scene.chart.NumberAxis;
import?javafx.scene.chart.ScatterChart;
import?javafx.scene.chart.XYChart;
import?javafx.scene.chart.XYChart.Series;
import?javafx.scene.layout.StackPane;
import?javafx.stage.Stage;
//隨機選取若干個聚類，計算所有點到這些聚類的距離，取最小值屬于該類
//分類后將每個類所有點取均值，算該類的中心點，隨后對所有點再次計算歐氏距離，再次分類
//迭代到每個中心點不變為止
//生成指定個數和維數的隨機向量
public?class?KMeans?extends?Application{
	static?ArrayList>?vectorList?;//向量組
	static?Vector?center1?;//中心1
	static?Vector?center2?;//中心2
	static?ArrayList>??cluster1;//聚類1
	static?ArrayList>??cluster2;//聚類2
	
	static?double?threshold?=?0.01;
	public?void?showVectorGroup（ArrayList>?vectorList?int?vectorNum?int?dim）?{
		for（int?i=0;i			for（int?j=0;j				System.out.print（vectorList.get（i）.get（j）+“?“）;
			}
		System.out.println（）;
		}
	}
	
	public?static?ArrayList>??generateVectorGroup（int?vectorNum?int?dim）?{
		ArrayList>?vectorList?=?new?ArrayList>（）;
		//隨機填充向量組
		for（int?i=0;i			Vector?vTemp?=?new?Vector<>（）;
			for（int?j=0;j				double?randomTemp?=?Math.random（）*100-30;
				vTemp.add（（randomTemp）<0?（randomTemp+Math.random（）*40）:（randomTemp））;
			}vectorList.add（vTemp）;//講向量加入向量組中
		}
		//增加偏置因子讓數據更好的顯示類別
		for（int?i=0;i			Vector?vTemp?=?new?Vector<>（）;
			for（int?j=0;j				double?randomTemp?=?Math.random（）*100+30;
				vTemp.add（（randomTemp）>100?（randomTemp-Math.random（）*40）:（randomTemp））;
			}vectorList.add（vTemp）;//講向量加入向量組中
		}
		return?vectorList;
	}
	
	//計算向量的歐式距離
	public?static?double?calculationVectorDistance（Vector?v1Vector?v2?int?dim）?{
		double?distance?=?0.0;
		for（int?i=0;i			distance?+=?Math.pow（（v1.get（i）-v2.get（i））2）;
		}
		return?Math.sqrt（distance）;
	}
	
	//聚類方法
	public?static?void?doCluster（）?{
		
	}
	
	//計算聚類的中心
	public?static?Vector?computeCenter（ArrayList>?cluster?int?dim）{
		Vector?center?=?new?Vector<>（）;
		for（int?i=0;i			double?calculate?=?0.0;
			for（int?j=0;j				calculate+=cluster.get（j）.get（i）;
			}
			c