C++聚類算法對多模態數據的融合處理

在C++中實現聚類算法以處理多模態數據融合，可以采用多種方法。以下是一個基本的框架，展示了如何使用K-means算法對多模態數據進行聚類。在這個例子中，我們將使用兩個模態的數據：一個是數值型數據，另一個是分類型數據。

首先，確保你已經安裝了必要的C++庫，如<vector>, <string>, <algorithm>, <cmath>, <random>等。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <random>

// 定義數據結構來存儲多模態數據
struct DataPoint {
    std::vector<double> numericData; // 數值型數據
    std::string categoricalData; // 分類型數據
};

// 計算歐幾里得距離
double euclideanDistance(const DataPoint& a, const DataPoint& b) {
    double distance = 0.0;
    for (size_t i = 0; i < a.numericData.size(); ++i) {
        distance += pow(a.numericData[i] - b.numericData[i], 2);
    }
    return sqrt(distance);
}

// K-means算法實現
class KMeans {
public:
    KMeans(int k, int maxIterations = 100) : k(k), maxIterations(maxIterations) {}

    std::vector<DataPoint> cluster(const std::vector<DataPoint>& data) {
        // 隨機初始化質心
        std::random_device rd;
        std::mt19937 gen(rd());
        std::uniform_int_distribution<> dis(0, data.size() - 1);
        std::vector<DataPoint> centroids(k);
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            centroids[i] = data[dis(gen)];
        }

        for (int iteration = 0; iteration < maxIterations; ++iteration) {
            std::vector<DataPoint> clusters(k);
            std::vector<int> cluster assignments(data.size(), -1);

            // 分配數據點到最近的質心
            for (size_t i = 0; i < data.size(); ++i) {
                double minDistance = DBL_MAX;
                int closestCluster = -1;
                for (int j = 0; j < k; ++j) {
                    double distance = euclideanDistance(data[i], centroids[j]);
                    if (distance < minDistance) {
                        minDistance = distance;
                        closestCluster = j;
                    }
                }
                clusters[closestCluster].push_back(data[i]);
                clusterAssignments[i] = closestCluster;
            }

            // 更新質心
            std::vector<DataPoint> newCentroids(k);
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                if (clusters[i].empty()) continue; // 避免除以零
                double sumNumericData = 0.0;
                std::string sumCategoricalData = "";
                for (const auto& point : clusters[i]) {
                    sumNumericData += point.numericData[0]; // 假設所有數值型數據都是第一個元素
                    sumCategoricalData += point.categoricalData;
                }
                newCentroids[i].numericData.clear();
                newCentroids[i].numericData.push_back(sumNumericData / clusters[i].size());
                newCentroids[i].categoricalData = sumCategoricalData;
            }

            // 檢查質心是否收斂
            bool converged = true;
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                if (centroids[i] != newCentroids[i]) {
                    converged = false;
                    break;
                }
            }

            if (converged) break;

            centroids = std::move(newCentroids);
        }

        return centroids;
    }

private:
    int k; // 聚類數量
    int maxIterations; // 最大迭代次數
};

int main() {
    // 示例數據
    std::vector<DataPoint> data = {
        {{1.0, 2.0}, "A"},
        {{3.0, 4.0}, "B"},
        {{5.0, 6.0}, "A"},
        {{7.0, 8.0}, "C"},
        {{9.0, 10.0}, "B"},
        {{11.0, 12.0}, "C"}
    };

    // 創建K-means實例并進行聚類
    KMeans kmeans(3);
    std::vector<DataPoint> centroids = kmeans.cluster(data);

    // 輸出結果
    for (const auto& centroid : centroids) {
        std::cout << "Centroid: ";
        std::cout << "(" << centroid.numericData[0] << ", " << centroid.numericData[1] << ") - " << centroid.categoricalData << std::endl;
    }

    return 0;
}

在這個例子中，我們定義了一個DataPoint結構體來存儲多模態數據，包括數值型數據和分類型數據。我們使用歐幾里得距離來計算數據點之間的距離，并實現了K-means算法來對數據進行聚類。在main函數中，我們創建了一個示例數據集，并使用K-means算法對其進行聚類，最后輸出聚類結果。

請注意，這個例子假設所有數值型數據都是第一個元素。在實際應用中，你可能需要根據具體情況調整數據處理方式。此外，這個例子沒有考慮分類型數據的特殊處理，你可能需要根據分類型數據的特性進行相應的處理。