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项目简介
本项目是基于C++的聚类分析工具，实现了多种聚类算法，如K-Means、Elbow Method、Log Means等，可帮助用户确定最佳聚类数并生成相应输出文件。项目具备丰富功能模块和测试框架，保障算法的正确性与稳定性。
项目的主要特性和功能
- 聚类算法实现
- 实现经典K-Means聚类算法，支持多线程并行处理。
- 运用肘部法则的Elbow Method确定最佳聚类数。
- 采用二分搜索方法的Log Means确定最佳聚类数。
- 数据处理
- 支持从JSON文件解析输入数据。
- 可生成包含聚类结果、误差、误差历史和用时统计的输出文件。
- 性能分析
- 利用Boost.Test框架进行单元测试。
- 用Doxygen生成API文档。
- 借助Profiler进行性能分析，支持将结果转换为JSON格式。
- 数据格式转换
- 提供Python脚本将文本文件转换为二进制或JSON格式。
安装使用步骤
环境准备
- 安装CMake、Boost库、Doxygen和Graphviz。
- 复制项目目录并修改项目名。
配置环境
- 复制
env.cmake.example为env.cmake，并根据本地环境修改其中的路径。
构建项目
bash
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
运行测试
- 安装Boost.Test库以运行单元测试。
- 运行
ctest命令进行测试。
生成文档
- 运行Doxygen生成API文档。
打包发布
bash
cpack -G ZIP
cpack --config CPackSourceConfig.cmake
完成上述步骤后，即可成功构建、测试和使用本项目进行聚类分析并生成相应输出文件。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】