C++聚類算法對高維數據的降維處理

在C++中，可以使用多種聚類算法來處理高維數據并實現降維。以下是一些常用的方法和相應的C++庫：

1. PCA（主成分分析）：PCA是一種線性降維方法，通過找到數據中的主要變化方向來減少數據的維度。在C++中，可以使用Eigen庫進行PCA。以下是一個簡單的示例：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main() {
    Eigen::MatrixXd data(4, 2);
    data << 1, 2,
            2, 3,
            3, 3,
            4, 4;

    Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(data);
    double explained_variance = svd.singularValues().array().pow(2).sum();
    double threshold = explained_variance * 0.95;
    int num_components = 0;
    for (int i = svd.singularValues().size() - 1; i >= 0; --i) {
        if (svd.singularValues()[i] > threshold) {
            ++num_components;
        } else {
            break;
        }
    }

    Eigen::MatrixXd reduced_data = data * svd.matrixQ().rightCols(num_components);
    std::cout << "Reduced data:\n" << reduced_data << std::endl;

    return 0;
}

2. t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）：t-SNE是一種非線性降維方法，適用于將高維數據映射到低維空間以進行可視化。在C++中，可以使用t-SNE庫（如tsne-cpp）進行降維處理。以下是一個簡單的示例：

#include <iostream>
#include "tsne.h"

int main() {
    std::vector<std::vector<double>> data = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 3}, {4, 4}};
    tsne::Tsne<float> tsne;
    tsne.SetInputData(data);
    tsne.SetPerplexity(30);
    tsne.SetTheta(0.5);
    tsne.SetLambda(0.1);
    tsne.Run();

    std::vector<std::vector<float>> reduced_data = tsne.GetOutput();
    std::cout << "Reduced data:\n";
    for (const auto& point : reduced_data) {
        std::cout << "[" << point[0] << ", " << point[1] << "]\n";
    }

    return 0;
}

請注意，這里提供的示例僅用于演示目的，實際應用中可能需要根據具體需求調整參數和數據處理方式。在使用這些庫時，請確保已經正確安裝并配置了相應的依賴項。