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均值聚类算法的C语言实现Author:AnranWuDate:2020/11/25*/#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<algorithm>usingnamespacestd;typedeflonglongll;constll maxn=1e6+50;constdoubleeps=1e-2;structnode{doublex=0,y=0;}a[maxn],b[maxn],sum[maxn];intbelong[maxn],cnt[...
kmeans算法c语言实现,能对不同维度的数据进行聚类 最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版。 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。
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 * Center;//质心集合 double * CenterCopy;//质心集合副本 double * AllData;//数据集合 double ** Cluster;//簇的集合 int * Top;//集合中元...
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...
一、模糊C均值聚类算法实现方法 模糊C均值聚类算法可以分为以下几个步骤: 1.确定聚类数k与参数m 聚类数k表示将数据分成的类别数目,参数m表示隶属度的度量。一般地,k和m都需要手动设定。 2.随机初始化隶属度矩阵U 随机初始化一个k×n的隶属度矩阵U,其中n是数据对象数目,U[i][j]表示第j个对象隶属于第i个类...
模糊聚类的算法及程序实现 在模糊数学中聚类是一个很现实的应用。常用的聚类方法有基于模糊等价关系的 聚类分析方法和基于模糊划分的模糊聚类方法等两种算法各有优势和弱点。 传递闭包法可以根据阈值的取定给出不同的分类而阈值步长的任意性又对分类 的合理性提出了挑战虽然我们可以用 F-同计量方法确定最佳阈值但毕竟...
K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入,支持任意维数数据和任意k值(k当然要小于样本数),同时可以防止分出空类。 为做作业原创 k-means c-means 聚类 cluster k均值 2009-12-01 上传 大小:5KB 所需: 50积分/C币 立即下载 c语言实现的聚类算法代码 ...
模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means, FCM)。 1. 算法概述 模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法,用于无监督学习中的数据聚类问题。它通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心。与传统的硬聚类算法不同,模糊C均值聚类允许数据点同时属于多个聚类,因此对于存在模糊性的数据集有很好的适应性...
模糊C 均值聚类算法的实现争辩背景聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监视模式识别的一个重要分支,在模式分类 图像处理和模糊规章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依据某种准则划分为假设干子集,使相, ()1 c ii=1 i=1 jij ij这里u介于 0,1 间;c 为模糊组 I 的聚类中...