基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 该实验产生的点为二维空间中的点。 欧式距离 n维空间中的两个点X,Y $dist(X, Y) = \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} (x_{i} - y_{i})^{2}}$ 算法过程 选择k,聚类的数量。 选择k个点作为聚类中心。 对每个样本点计算到k个聚类中心...
相似度的定义是划分的关键.k_means算法的基本思想是:随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心.对剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇.然后重新计算每个簇的平均值.这个过程不断重复,直到目标函数收敛.通常定义为公式(1)的目标函数,采用启发式方法使得目标函数值最小.E...
基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 该实验产生的点为二维空间中的点。 环境配置java环境,使用原生的Java UI组件JPanel和JFrame 算法原理基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 该实验产生的点为二维空间中的点。
基于加权欧式距离的k_means算法研究