部分代码: tmpidx=nan*ones(N,1); %nan Not A Number 代表不是一个数据。数据处理时,在实际工程中经常数据的缺失或者不完整,此时我们可以将那些缺失设置为nan tmpnetsim=nan; tmpexpref=nan; end; netsim=tmpnetsim; %反应这次聚类的适合度 dpsim=tmpnetsim-tmpexpref; % expref=tmpexpref; % idx=tmp...
输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中对应的数据对应的特征进行比较,然后算法提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。(一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。) 最后,我们选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为...
Spark:聚类算法 Kmeans聚类 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤: (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是...