为什么在切换循环时得到NaN？

Question

我正在尝试在javascript中编写k-means函数。 这是我的代码。

function kmeans(arrayToProcess,cluster_n){
    var pointDimension = arrayToProcess[0].length;
    var ClusterResult = new Array();
    var ClusterCenter = new Array();
    var oldClusterCenter = new Array();
    var changed=false;
    for(var i = 0;i<cluster_n;i++)
        ClusterCenter.push(arrayToProcess[randomInt(arrayToProcess.length-1)]);

    console.log(ClusterCenter);

    // do{
    for(var k=0;k<50;k++){//loop
        for(var i = 0; i<cluster_n; i++){
            ClusterResult[i] = new Array();
        }
        for(var i = 0; i<arrayToProcess.length; i++){
            //for every point element
            var oldDistance=-1;
            var newClusterNumber = 0;
            for(var j = 0; j<cluster_n; j++){
                //for every cluster
                var distance = Math.abs(computeDistanceBetween(arrayToProcess[i], ClusterCenter[j]));   
                if (oldDistance == -1){
                    oldDistance = distance;
                    newClusterNumber = j;
                }else if ( distance <= oldDistance ){
                    newClusterNumber = j;
                    oldDistance = distance;
                }
            }
            ClusterResult[newClusterNumber].push(arrayToProcess[i]);
        }
        oldClusterCenter = ClusterCenter;
        //compute new centroid
        for(var i = 0; i<cluster_n; i++){
            newCentroid = pinit(pointDimension);
            for(var j = 0; j<ClusterResult[i].length; j++){
                newCentroid = padd(ClusterResult[i][j], newCentroid);
            }
            ClusterCenter[i] = pdivide(newCentroid, ClusterResult[i].length);
        }

        changed=false;
        for(var i = 0; i<cluster_n; i++){
            if(!pequal(ClusterCenter[i],oldClusterCenter[i]))
                changed = true;
        }
    }//while (changed == true);

    return ClusterResult;
}


function computeDistanceBetween(a,b){
    var result = 0;
    for(var i = 0; i<a.length;i++) result += a[i] * b[i];
    return result;
}

function pinit(n){
    var result = new Array(n);
    for(var i=0;i<n;i++) result[i] = 0;
    return result;
}

function padd(a,b){
    var result = new Array(a.length);
    for(var i = 0; i<a.length;i++) result[i] = a[i] + b[i];
    return result;
}

function pdivide(a,d){
    var result = new Array(a.length);
    for(var i = 0; i<a.length;i++) result[i] = a[i] / d;
    return result;
}

function pequal(a,b){
    for(var i = 0; i<a.length;i++) 
        if(a[i] != b[i]) return false;
    return true;
}

function randomInt(max){
    return randomIntBetween(0,max);
}

function randomIntBetween(min,max){
    return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
}

如果我停止for-loop（k <0），则控制台会给出正确的答案。 但是，如果我启动for-loop（k <1），则数组ClusterCenter将始终具有一些NaN项。 NaN的剂量如何？

编辑：进一步的解释：如果已经执行了第14行中的for循环，则上面的ClusterCenter将给出一些NaN项。为什么？

输入示例

var testArray = new Array();
for(var i=0; i<100; i++) testArray.push([randomInt(-150,150),randomInt(-150,150)]);
kmeans(testArray,4);

Answer 1

上面的ClusterCenter将给出一些NaN项。为什么？

因为您要零零潜水，所以这不是一个数字。 对于ClusterResult中的每个空群集，都确实会发生这种情况-它会创建ClusterCenter[i] = pdivide(pinit(pointDimension), 0); 。

如何处理空集群？ 我想到的可能策略是使0/0 = 0 ，选择一个新的随机聚类中心或将聚类全部放在一起（ cluster_n-- ）。

但是，为什么首先要得到这么多的空簇呢？ 因为您的computeDistanceBetween函数存在严重缺陷。 每个（非0 | 0）点都远离自身 。 选择一个更合理的距离函数，如欧氏距离。 它应始终返回一个正数，从而使Math.abs处于循环状态。

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其他一些要点：

• newCentroid错过了var语句并泄漏到全局范围内

• 您的changed有缺陷。 设置oldClusterCenter = ClusterCenter ，两个变量都将保存相同的数组 ，然后对其进行突变。 不仅pequal(ClusterCenter[i],oldClusterCenter[i])始终为true，而且因为oldClusterCenter === ClusterCenter ，甚至ClusterCenter[i]===oldClusterCenter[i] 。

  要解决此问题，可以使oldClusterCenter = ClusterCenter.slice()或引入ClusterCenter = new Array(cluster_n); 分配后。

• 您用于计算最近群集的代码可以简化为

   var newClusterNumber = 0, oldDistance = computeDistanceBetween(arrayToProcess[i], ClusterCenter[0])); for (var j=1; j<cluster_n; j++) { var distance = computeDistanceBetween(arrayToProcess[i], ClusterCenter[j]); if (distance <= oldDistance) { newClusterNumber = j; oldDistance = distance; } } 

  要么

   var onewClusterNumber, ldDistance=Infinity; for (var j=0; j<cluster_n; j++) { var distance = computeDistanceBetween(arrayToProcess[i], ClusterCenter[j]); if (distance <= oldDistance) { newClusterNumber = j; oldDistance = distance; } }