迭代:重复执行分配数据点和更新聚类中心的步骤,直到聚类中心不再改变或达到预设的迭代次数。 c // K-Means算法主函数 void kMeans(Point* data, int dataSize, int k, int maxIterations) { srand(time(0)); // 初始化随机数种子 Point* centroids = (Point*)malloc(k * sizeof(Point)); int* cluster...
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...
聚类算法将数据集合进行划分,分成彼此相互联系的若干类,以此实现对数据的深入分析和数据价值挖掘的初步处理阶段。例如在现代商业领域,聚类分析算法可以从庞大的数据集合中对消费者的消费习惯、消费倾向,以方便决策者制订消费策略。总之,作为数据挖掘中的一个模块,聚类分析算法可以作为一个单独的工具已发现数据库中分布的一...
我主要偏底层开发,最熟悉语言是C,所以代码是用C语言来实现的。在二维平面上有一些点,大意如下图, 用K-means算法对其分类,其中类的个数(即K值)和点的个数人为指定。具体的代码如下: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<math.h> #define MAX_ROUNDS 100 //最大允许的聚类...
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。
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。 下面是g
实验1 C均值聚类 C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现过程,体会其在模式识别中的作用。 1实验原理 设定C个类别并选取C个初始聚类中心,按最小距离原则将各样本分配到C类中的某一类;之后不断地计算各类...
intnum; //算法运行次数 /// cout《《“模糊C均值聚类算法:”《《endl; cout《《“1-iris.txt; 2-wine.txt; 3-ASD_12_2.txt; 4-ASD_14_2.txt”《《endl; cout《《“请选择数据集: Lab=”; cin》》Lab; cout《《“设定运行次数: mum=”; cin》》...
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.%% [...