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...
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...
1、随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2、分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3、利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4、重复步骤2和3直到收敛(达到最大迭代次数或聚类中心不再移动): code: 1#include <stdio.h>2#include <stdlib.h>3#include <math.h...
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。
实验1C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...
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>...
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.%% [...