结合最小二乘法和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平均值,同时为了使算法收敛,在迭代的过程中,应使得最终的聚类中心尽可能的不变。 3、K-Means算法流程: -随机选取K个样本作为聚类中心; -计算各样本与各个聚类中心的距离; -将各样本回归于与之距离最近的聚类中心; -求各个类的样本的均值,作为新的...
/**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[...
终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。(以上来自百度百科) 简单来说,假设有一堆点杂糅在一起,想要将其中的不同类型的点区分开来归类,就可以使用K-means算法来简单实现。 图a中有一堆随机的杂糅在一起的点阵,图b中我们随机选择...
一维k-means聚两类(c语言实现) 准确的来讲我这段程序算不得真正的k-means算法,这是我在数学建模过程中中针对一维数据聚合为两类的情况下,针对改进的版本!要想学习真正的k-means聚类请不要误入歧途! #include <iostream>//一维k-means聚两类 #include<stdio.h> #define n 10 void dist(int b, int s, ...
1 首先,你要知道什么是C均值聚类算法,就是那个公式,你最好要能推出来,其次,要明白matlab中自带FCM 的代码含义,在命令窗中输入 edit fcm; 会在M文件中打开,前面是注释function [center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options)%FCM Data set clustering using fuzzy c-means clustering.%% [...
1、模糊C均值聚类算法及实现摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。关键词:模糊c均值算法;模糊聚类;聚类...
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。
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...
k均值聚类的实现中,把每个样本划分到单一的类别中,亦即是每个样本只能属于一种类别,不能属于多种类别。这样的划分,称为硬划分。 模糊c均值均类 为了解决硬划分所带来的问题,因此有了称为软划分的聚类算法,这一类算法中,每个样本不再只能属于一种类别,而是对于每个样本,都有对应的隶属度数组,数组里的每一个元素代...