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...
C-means算法是一种模糊聚类算法,与K-means算法类似,但每个数据点可以属于多个簇,而不是只属于一个确定的簇。C-means算法引入了一个模糊权重因子,用于描述数据点与每个聚类中心的相似程度。 具体步骤如下: 1.随机选择C个初始聚类中心。 2.对每个数据点,计算其与每个聚类中心的相似度,并计算出属于每个聚类中心的隶...
K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其原理主要包括初始化聚类中心、计算样本点到各个聚类中心的距离、更新聚类中心和迭代等步骤。以下是K-means算法在MATLAB中的实现代码: 1. 初始化聚类中心 ```matlab function [centers] = initCenters(data, k) centers = data(randperm(size(data, 1), k), :); end ...
EM算法通常比k-means和fuzzy c-means计算复杂度更高，因为它需要估计高斯分布的参数，包括均值、协方差...
K均值聚类(K-means):硬聚类算法,隶属度取0或1,类内误差平方和最小化。 模糊的c均值聚类(FCM):模糊聚类算法,隶属度取[0,1],类内加权误差平方和最小化。 1.K-means聚类算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类…
R中K-Means、Clara、C-Means三种聚类的评估 R中cluster中包含多种聚类算法,下面通过某个数据集,进行三种聚类算法的评估 #===#评估聚类 ##===#引入fpc包(cluster.stats)library(fpc)#引入包库(clara、fanny)library(cluster)#===调用聚类算法===#确定簇心个数cluster_num <- 3#读取数据data <- read.csv...
K-Means & Fuzzy C-Mean K-Means&FuzzyC-Means 报告人：马宝秋 聚类（Clustering）•“物以类聚，人以群分”•是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息 聚类（Clustering）•聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多...
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-means主程序: function [ subCenter,centroids ] = kMeans1( dataSet, k ) %% kMeans的核心程序,不断迭代求解聚类中心 [m,n] = size(dataSet); %初始化聚类中心 centroids = randCent(dataSet, k); subCenter = zeros(m,2); %做一个m*2的矩阵,第一列存储类别,第二列存储距离 ...