面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中,并在新的特征空间中进行聚类。非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的聚类算法失效的情况下,通过引入核...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_...
初始化:选择K个初始聚类中心点(质心)。 分配:将每个数据点分配到最接近的聚类中心,形成K个簇。 更新:根据每个簇中的数据点重新计算聚类中心。 迭代:重复步骤2和3,直到满足停止条件(如聚类中心不再改变或达到最大迭代次数)。 算法步骤: 初始化:随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 分配:对于每个数据点,计算其与...
一种基于迭代k-means算法的歌曲聚类方法江春华戴鑫铉龚超徐若航刘耀方王杰
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路径为:/usr/local/weka-3-8-3/data/)。 点击“Open file”选项,查找到Weka目录下的“data”文件夹,找到其中的“diabe...
基于SPSS用K-means聚类做聚类分析作业2:城镇居民消费结构的K-means聚类模型 本次作业为基于IBM SPSS Statistics 24的K-means聚类运算 一、第一步:导入数据,点击文件下方的图标,选中”案例2-城镇居民消费结构“,点击打开, 二、分析数据 1、点击Spss界面的“分析”,然后依次点击“分类”、“K-均值聚类”,如下图 ...
基于聚类分析的K-means算法研究及应用的论文 摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性 能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软 件和改进的k-means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实 践应用。 关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法 随着计算机硬件和软件技术的飞...