C++聚类算法中的多视角聚类

在C++中实现多视角聚类，我们可以使用一种称为“多视角K-means”的算法。这种算法结合了多个视角（或特征子集）的信息，以提高聚类的准确性和鲁棒性。下面是一个简化的C++实现示例，使用了OpenCV库来处理图像数据。

首先，确保你已经安装了OpenCV库。然后，你可以使用以下代码来实现多视角K-means聚类：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <unordered_map>

using namespace std;
using namespace cv;

// 计算欧几里得距离
double euclideanDistance(const Mat &a, const Mat &b) {
    Mat diff;
    absdiff(a, b, diff);
    return sqrt(sum(diff.mul(diff))[0]);
}

// 多视角K-means聚类
vector<vector<int>> multiViewKMeans(const vector<Mat> &views, int k, int maxIter = 300) {
    // 初始化质心
    vector<Mat> centroids(views.size());
    for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
        centroids[i] = views[i].rowRange(0, 1).colRange(0, 1).clone();
    }

    // K-means迭代
    for (int iter = 0; iter < maxIter; ++iter) {
        // 分配样本到最近的质心
        vector<vector<int>> clusters(views.size());
        vector<int> clusterIds(views.size(), -1);
        for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
            double minDist = DBL_MAX;
            int minIndex = -1;
            for (int j = 0; j < centroids.size(); ++j) {
                double dist = euclideanDistance(views[i], centroids[j]);
                if (dist < minDist) {
                    minDist = dist;
                    minIndex = j;
                }
            }
            clusters[minIndex].push_back(i);
            clusterIds[i] = minIndex;
        }

        // 更新质心
        vector<Mat> newCentroids(views.size());
        for (int i = 0; i < clusters.size(); ++i) {
            Mat clusterView;
            for (int viewIndex : clusters[i]) {
                clusterView.push_back(views[viewIndex]);
            }
            newCentroids[i] = clusterView.rowRange(0, 1).colRange(0, 1).mean();
        }

        // 检查质心是否收敛
        bool converged = true;
        for (int i = 0; i < centroids.size(); ++i) {
            if (norm(centroids[i] - newCentroids[i]) > 1e-4) {
                converged = false;
                break;
            }
        }

        if (converged) {
            break;
        }

        centroids = newCentroids;
    }

    return clusterIds;
}

int main() {
    // 示例图像数据
    vector<Mat> views = {
        imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE),
        imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE),
        imread("image3.jpg", IMREAD_GRAYSCALE)
    };

    // 设置聚类数
    int k = 3;

    // 执行多视角K-means聚类
    vector<vector<int>> clusterIds = multiViewKMeans(views, k);

    // 输出聚类结果
    for (int i = 0; i < views.size(); ++i) {
        cout << "Image " << i + 1 << " belongs to cluster " << clusterIds[i][0] + 1 << endl;
    }

    return 0;
}

这个示例中，我们首先定义了一个计算欧几里得距离的函数euclideanDistance，然后实现了一个多视角K-means聚类的函数multiViewKMeans。在main函数中，我们加载了一些示例图像数据，并设置了聚类数k为3。最后，我们调用multiViewKMeans函数来执行聚类，并输出每个图像所属的聚类。

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。