(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心,即中心点。 (2)根据每个聚类的中心点,计算每个对象与这些中心点的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分; (3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心点) (4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止 二.复杂度 时间复杂度:O(kntd),其中,t为迭...
将属于同一类的对象求均值,将这个均值作为该类的新的聚类中心 重复2,3步,直到求出的聚类中心满足某个条件(收敛、没有对象被重新分配) 初始聚类中心的选择会对最终求出的分类结果有一定的影响,所以初始点的选取尽量离散,间隔大 K-Means算法对大数据挖掘有很高的效率,它的时间复杂度为O(NKT),其中N表示数据集中的...
在Java中使用k-means算法执行文档聚类的步骤如下: 1. 数据预处理:首先,需要对文档进行预处理,包括去除停用词、标点符号和数字,进行词干化或词形还原等操作,以减少噪音和提取有意义的特征。 ...
1、从D中随机取k个元素。作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 3、依据聚类结果。又一次计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数。 4、将D中所有元素依照新的中心又一次聚类。 5、反复第4步,直到聚类结果不...
K-means是一种广泛使用的聚类算法,而Java中有多个库和实现方式可供选择。与其他聚类算法相比,K-means在Java中的实现和其他语言中的实现有一些共同点和区别。下面是一些可能的对比点:1...
算法描述 (只对K-means算法“初始化K个聚类中心” 这一步进行了优化) 步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心; 步骤二:计算每个样本与当前已有聚类中心的最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法(依据概率大小来进行抽选)选出下一个聚类中心; ...
java实现K-means聚类算法 importjava.util.ArrayList;importjava.util.Random;/*** K均值聚类算法*/publicclassKmeans {privateintnumOfCluster;//分成多少簇privateinttimeOfIteration;//迭代次数privateintdataSetLength;//数据集元素个数,即数据集的长度privateArrayList<float[]> dataSet;//数据集链表privateArrayList...
Java中可以通过使用机器学习库来实现k-means聚类算法。下面是一个使用Weka库实现k-means聚类算法的示例代码: import weka.clusterers.SimpleKMeans; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils; public class KMeansExample { public static void main(String[] args) { try { // ...
K-means算法是一种常用的聚类算法,通过迭代优化来实现数据点的分组。通过合适选择的K值和适当的数据预处理,K-means算法能够在实际问题中得到广泛的应用。在实际应用中,算法的性能和可视化结果可能会受到数据集大小、选取的特征数以及簇的数量等多种因素的影响。因此,在实际应用中,需要根据具体问题调整算法参数,并进行...
在算法运行的伊始，Kmeans会在数据集的范围当中随机选择K个中心点，然后依据这K个中心点进行聚类。中心点有了聚类其实很容易，对于每一个样本来说我们只需要计算一下它和所有中心的距离，选择最近的那个就好了。当然，这样得到的结果肯定很不准，但是没关系，即使依据不靠谱的中心，我们也可以完成聚类，我们把随机到...