对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2、K-Means: K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量...
K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。K表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最近的类簇中心点所代表...
K-means聚类算法是一种实现起来相对简单,应用广泛的迭代求解的聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计...
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, ...
通过对聚类和K-Means算法思想的了解,C语言算法的实现过程如下: (1)通过文件输入N个数据点,并选取其中K(K<N)个数据点作为初始聚类中心; (2)对剩余的数据点分别计算到各个聚类聚点中心的欧氏距离,并将该点划分到最近的类中; (3)重新计算各个聚类的聚点中心; ...
1.算法简介 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,...
k均值聚类算法(k-means) 前言 在机器学习的各类算法中,分为两类:监督学习算法以及无监督学习算法,一个月前写的ID3决策树算法就是典型的监督学习算法。两者的区别就在于给定的样本是否已经明确具有类别。 今天,在这篇文章里,要给自己备忘一下聚类算法里面,简单但是却应用广泛的算法:k均值聚类算法。
k均值聚类算法(k-means) 前言 在机器学习的各类算法中,分为两类:监督学习算法以及无监督学习算法,一个月前写的ID3决策树算法就是典型的监督学习算法。两者的区别就在于给定的样本是否已经明确具有类别。 今天,在这篇文章里,要给自己备忘一下聚类算法里面,简单但是却应用广泛的算法:k均值聚类算法。
KMeans是最常见的基于迭代的聚类算法之一。基于迭代的算法的特点是需要对于每个数据进行重复计算,当数据量很大的,将序列运行的CPU算法优化为基于CUDA的GPU并行算法可以大大减少计算时间。 算法描述 KMeans算法输入参数k表示聚类的簇个数,输入含有n个数据点的数据集,输出划分好的k个簇。其中,簇内的元素相似度较高,不...
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 ...