主要内容

包括一些结构面聚类算法的简单实现，目前实现的有：

• k-Means
• DBSCAN
• Affinity Propagation
• Gaussion Mixture
• AGNES

代码只实现了算法，未做任何优化，数据量大时某些算法会非常慢

使用方法

直接将所有python文件下载运行即可（需要numpy和matplotlib），其中test开头的python文件为简单的测试运行文件，文件中需手动修改算法参数。  

算法支持的数据文件格式见两个txt文件，它们也可作为测试用例

产状的空间表示方法

将结构面产状（倾向，倾角）转换为单位超球体上的空间向量（x,y,z），即结构面的单位法向量

距离度量

以夹角衡量两结构面法向量之间的距离，具体采用两向量间锐角夹角的平方正弦值

产状均值计算方法

将产状向量集的均值问题转换为求解受约束条件下的函数极值问题：

• 约束条件：单位超球体，即结构面单位法向量空间
• 欲求解的函数：各向量与欲求解的均值向量的距离的和

即均值向量的定义为：与各向量的距离和最小的向量，即函数的最小值。运用拉格朗日乘子法，即可将该问题转换为简单的求解特定矩阵的特征向量。

具体的数学推导可见论文：fuzzy cluster algorithm for the automatic identification of joint sets (HAMMAH R, CURRAN J H）