c语言实现聚类算法 用于聚类的算法 在数据挖掘中,聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,...
C语言实现Kmeans聚类算法(1)—Kmeans聚类基本原理以及环境搭建 08:37 C语言实现Kmeans聚类算法(2)—随机样本可视化 07:44 C语言最佳实践,chip8 cpu 模拟器(2)—基于SDL模拟显示器 05:30 强烈推荐!字节机器学习算法全套教程!终于有人讲透了12大机器学习算法!存下吧,比啃书好多了!回归算法/聚类算法/核函数/...
图a表示初始的数据集,在图b中随机找到两个类别质心,接着执行上述的步骤二,得到图c的两个集群,但此时明显不符合我们的要求,因此需要进行步骤三,得到新的类别质心(图d),重复的进行多次迭代(如图e和f),直到达到不错的结果。 三、K-means算法的数学表达 K-means 算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其目标是将 个...
(c)如果样本离cluster center Ci最近,那么这个样本属于Ci点簇;如果到多个cluster center的距离相等,则可划分到任意簇中 (d)按距离对所有样本分完簇之后,计算每个簇的均值(最简单的方法就是求样本每个维度的平均值),作为新的cluster center (e)重复(b)(c)(d)直到新的cluster center和上轮cluster center变化很小...
c(i):=argminj||x(i)−μj||2c(i):=argminj||x(i)−μj||2 这个公式的意思是,某个样本 i 属于哪一类,取决于该样本距离哪一个聚类中心最近,步骤a就是利用这个规则实现。 b. 对上面分成的k类,根据类里面的样本,重新估计该类的中心: ...
模糊C均值聚类算法包含以下步骤: 步骤1: 初始化 随机选择聚类数量K和每个数据点对每个聚类的初始隶属度。 聚类数量定义了最终期望获得的聚类数量。 隶属度表示每个数据点对每个聚类的属于度量,通常初始化为随机值。 步骤2: 计算聚类中心 根据当前的隶属度计算聚类中心。
实现代码 - 模糊C均值聚类算法(原理+Matlab代码)- 聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集,使相似的样本尽可能归于一
//k-均值聚类算法C语言版 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include #include <math.h> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #define TRUE 1 #define FALSE 0 int N;//数据个数 int K;//集合个数 int * CenterIndex;//初始化质心数组的索引 double * ...
1、 模糊C均值聚类算法的实现研究背景 模糊聚类分析算法大致可分为三类 1)分类数不定,根据不同要求对事物进行动态聚类,此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的,称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。 2)分类数给定,寻找出对事物的最佳分析方案,此类方法是基于目标函数聚类的,称为模糊C均值聚类。3)在摄动有意义的情况下,根据...
#include <cmath> using namespace std; //聚类分析类型 class ClusterAnalysis private: vector<DataPoint> dadaSets; //数据集合 unsigned int dimNum; //维度 double radius; //半径 unsigned int dataNum; //数据数量 unsigned int minPTs; //邻域最小数据个数 ...