cluster_count =atoi(argv[3]);initial();readDataFromFile();initial_cluster();//test_1();//partition_forAllItem_OneCluster();//calculate_clusterCenter();K_means();return0; }/* * 对涉及到的二维动态数组根据main函数中传入的参数分配空间 * */voidinitial(){ data = (Item*)malloc(sizeof(s...
2.3. Fuzzy C-means算法 原理:将样本分为c个类,使得每个样本到所属类的中心的距离乘以相应的隶属度最小且每个样本只属于一个类。 模型:在k-means聚类算法的基础上把多对一的函数改成了所有样本对各个类的隶属度矩阵U,即将模糊集和k-means算法结合起来,使得损失的函数变为隶属矩阵和类的中心。 决策:可以给定一...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
string computerDistance(Point *p_totalPoints,vector<Point> &classPoints); 将各个点划分到相应类的函数: void kMeansClustering(int classNum,vector<Point> totalPoints,vector<Point> classPoints); (三)核心代码(部分) (1)初始化数据集合函数: void initDataset(int classNum,vector<Point>dataVector,vector<Po...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
newCenters = updateCenters(data, labels, k); if isequal(newCenters, centers) break; end centers = newCenters; end end ``` 以上即是K-means算法在MATLAB中的实现代码,可以根据实际需求调用相应的函数来进行聚类分析。 二、c-means算法原理及MATLAB代码实现 c-means算法是一种基于模糊聚类的算法,其原理主...
•k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，...
我们首先将看到如何安装mlpack和设置环境。然后,我们将使用mlpack实现k-means算法。 安装mlpack和设置环境(对于Linux,我将这样做) mlpack取决于需要在系统上安装的以下库,并且具有标头: 犰狳> = 8.400.0(支持LAPACK) Boost(math_c99,program_options,序列化,unit_test_framework,heap,spirit)> = 1.49 ...
2. kmeans 函数 在 matlab 中可以调用 kmeans 函数[4]实现 k 均值聚类，具体语法如下，[idx,C,sum...