Java K-均值算法

朋友们，我希望得到你们的帮助，我正在用Java开发K-Means算法，所以我已经执行了个周期，对数据进行了相应的质心操作，并确定了距离，但是每个质心的距离在个周期中是不同的。现在我需要的是把所有这些结果放在周期之外。我附上部分代码

 System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster K" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaK = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[10][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[10][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[10][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[10][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[10][4], 2));
            System.out.println(distanciaK);

        }

        System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster M" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaM = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[12][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[12][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[12][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[12][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[12][4], 2));
            System.out.println(distanciaM);

        }

        System.out.println();

System.out.println（“\n”+“------------”+“\n”+“集群K”+“\n”+“------------”）；
System.out.println（）；
对于（int i=0；i

代码输出

簇K 9.0 8.485281 9.380832 6.3245554 4.2426405 3.6055512 7.615773 8.83176 2.828427 5.8309517 0 4.7958317 5.477226 5.196152

---

群M 5.196152 4.8989797 9.486833 6.928203 4.8989797 3.8729835 7.071068 7.071068 3.1622777 4.2426405 5.477226 6.708204 0 1.0

导入以上软件包 已创建映射，其名称为群集名称，值为表示群集的列表。 将方法添加到相应的地图条目中

System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster K" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        Map<String,List<Float>> clusterMeanInfo = new HashMap<>();
        clusterMeanInfo.put("Cluster K",new ArrayList<>());
        clusterMeanInfo.put("Cluster M",new ArrayList<>());
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaK = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[10][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[10][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[10][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[10][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[10][4], 2));
            System.out.println(distanciaK);
            clusterMeanInfo.get("Cluster K").add(distanciaK);

        }

        System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster M" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaM = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[12][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[12][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[12][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[12][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[12][4], 2));
            System.out.println(distanciaM);
            kMeans.add(distanciaM);
            clusterMeanInfo.get("Cluster K").add(distanciaM);
        }

        for (String key :clusterMeanInfo.keySet()) {
            System.out.print(key + ' ');
            clusterMeanInfo.get(key).forEach( value -> {
                System.out.print(value + ' ');
            });
            System.out.println();
        }

System.out.println（“\n”+“------------”+“\n”+“集群K”+“\n”+“------------”）；
System.out.println（）；
Map clusterMeanInfo=新HashMap（）；
clusterMeanInfo.put（“clusterk”，newarraylist（））；
clusterMeanInfo.put（“Cluster M”，new ArrayList（））；
对于（int i=0；i{
系统输出打印（值+“”）；
});
System.out.println（）；
}

Hello friend，修改代码，如果它出现了。有人问代码KMeans.add（DistanceM）的一部分，KMeans是指类名吗？结果出来了，但一切都是水平的，因为我尝试了换行，但它不起作用，我想以表格的形式显示这些数据。**{Cluster K=[9.0,8.485281,9.380832,6.3245554,4.2426405,3.6055512,7.615773,8.83176,2.828427,5.8309517,0.0,4.7958317,5.477226,5.196152]，Cluster M=[5.196152、4.898989797、9.486833、6.928203、4.898989797、3.8729835、7.071068、7.071068、3.1622777、4.2426405、5.477226、6.708204、0.0、1.0]，聚类D=[7.1414285、7.071068、3.1622777、0.0.0、9.273619、6.8556547、2.828427、4.690416、6.78233、10.198039、3246.5555584、924]**将值打印为格式化值，不完全是表格格式，但更具可读性

System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster K" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        Map<String,List<Float>> clusterMeanInfo = new HashMap<>();
        clusterMeanInfo.put("Cluster K",new ArrayList<>());
        clusterMeanInfo.put("Cluster M",new ArrayList<>());
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaK = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[10][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[10][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[10][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[10][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[10][4], 2));
            System.out.println(distanciaK);
            clusterMeanInfo.get("Cluster K").add(distanciaK);

        }

        System.out.println("\n" + "----------" + "\n" + "Cluster M" + "\n" + "----------");
        System.out.println();
        for (int i = 0; i < Datos.length; i++) {
            distanciaM = (float) Math.sqrt(Math.pow(Datos[i][0] - Datos[12][0], 2) + Math.pow(Datos[i][1] - Datos[12][1], 2) + Math.pow(Datos[i][2] - Datos[12][2], 2) + Math.pow(Datos[i][3] - Datos[12][3], 2) + Math.pow(Datos[i][4] - Datos[12][4], 2));
            System.out.println(distanciaM);
            kMeans.add(distanciaM);
            clusterMeanInfo.get("Cluster K").add(distanciaM);
        }

        for (String key :clusterMeanInfo.keySet()) {
            System.out.print(key + ' ');
            clusterMeanInfo.get(key).forEach( value -> {
                System.out.print(value + ' ');
            });
            System.out.println();
        }