在C语言中，你可以编写一个函数来计算两点之间的距离，通常使用欧氏距离公式。以下是一个示例函数：c include <stdio.h> include <math.h> // 函数来计算两点之间的距离 double distance(double x1, double y1, double x2, double y2) { double dx = x2 - x1;double dy = y2 - y1;double...
的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类 clusterDict = dict() #dict() 函数创建一个字典,用来保存簇类结果 c = len(centroids) for node in data: #计算节点node与c个质心的距离,选取最近的,并加入相应簇类 clusterID = -1 #簇分类标记,记录与相应簇距离最近的...
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数据可以是一组特征向量,每个特征向量代表一个样本。可以使用numpy库来表示和处理这些向量。 3. 计算欧氏距离 欧氏距离的计算公式为: distance = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2) 1. 其中,x1, x2, …, xn 和 y1, y2, …, yn 分别代表两个样本的特征值。 在Pyt...
为了减少FLICM运行时间和KWFLICM ,Zhao等人[28]提出邻域加权模糊c均值聚类算法(NWFCM),用patch距离得到的邻域加权距离代替FCM目标函数中的欧氏距离。虽然效果上NWFCM比FLICM和KWFLICM速度快,但由于需要计算patch距离和参数选择,耗时较长。为了克服这一缺点,Guo等人[29]提出了一种基于噪声检测的自适应FCM算法(NDFCM),...
(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: 也可以用表示成向量运算的形式: 其上,二维平面上两点欧式距离,代码可以如下编写: ...
接下来,我们可以定义一个函数来计算两个样本之间的距离,常用的距离计算方法有欧氏距离和曼哈顿距离。这里我们以欧氏距离为例: ```c double distance(Sample s1, Sample s2) { double sum = 0.0; for (int i = 0; i < n; i++) { sum += pow(s1.features[i] - s2.features[i], 2); } return...
(U.T,sumU)# 使隶属度矩阵每一行和为1returnU.T# 计算样本和簇中心的距离,这里使用欧氏距离defdistance(X,centroid):returnnp.sqrt(np.sum((X-centroid)**2,axis=1))defcomputeU(X,centroids,m=2):sampleNumber=X.shape[0]# 样本数classes=len(centroids)U=np.zeros((sampleNumber,classes))# 更新...
在欧氏距离的框架下，数据点越接近某个中心，就越有可能被划归至该中心所代表的类别。FCM算法的核心在于寻找最佳的聚类中心，使得数据点与中心之间的距离的模糊化值之和最小化。这一过程可以被表示为一个优化问题，其中包含着迭代算法的求解过程。优化问题的求解通常采用交互式策略，即通过迭代更新聚类中心...