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#pragma once 
 
// K聚类算法 
class KCluster 
{ 
private: 
	// 数据类型 
	struct DataType 
	{ 
		double *Data; // 内嵌数据 
		int Father;	// 数据所属簇号 
		double *Uncle; // 数据和簇中心的距离 
	}; 
 
	// 簇类型 
	struct ClusterType 
	{ 
		double *Center; 
		int Sonnum; 
	}; 
 
	int DataNum; //聚类样本数目 
	int Dimension; //样本维数 
	int ClusterNum; //分类数 
 
	DataType *DataMember; 
	 
	ClusterType *ClusterMember; 
	ClusterType *NewCluster; 
	ClusterType *OldCluster; 
 
	int ClusterIdxA; 
	int ClusterIdxB; 
	bool ClusteringCompleted; 
 
public: 
	// DataNum 聚类样本数目 
	// Dimension 样本维数 
	// ClusterNum 分类数 
	// DataSet 指向数据集的指针 
	KCluster(int dataNum, int dimension, int clusterNum, double *DataSet);	 
	 
	~KCluster(void); 
 
	void NewCenterPlus(ClusterType *pData, int Idx, double *pValue, int Dimension); 
 
	void NewCenterReduce(ClusterType *pData, int Idx, double *pValue, int Dimension); 
 
	// 设置数据集 
	void GetDataSet(DataType *pData, double *pValue, int DataNum, int Dimension); 
	 
	// 设置数据 
	void GetValue(double *pValue1, double *pValue2, int Dimension); 
 
	int FindFather(double *pValue, int ClusterNum); 
	 
	double SquareDistance(double *pValue1, double *pValue2, int Dimension); 
	 
	int	Compare(double *pValue1, double *pValue2, int Dimension); 
	 
	double AimFunction(); 
 
	// 开始聚类 
	void StartClustering(); 
	bool SetupClustering(); 
 
	// 获得聚类Cluster的数据 
	int GetClusterData(int Cluster, double *DataSet); 
 
	int GetClusterCenter(double *Center); 
};