K均值算法流程图 任选K个初始聚类中心 按最小距离原则给K个聚类中心分配样本 计算K类新的聚类中心z(m)否 Z(m+1)=Z(m)是 结束
首先使用生成两个聚类中心(图中的红蓝点)。之后该算法会计算每个样本点和两个聚类中心的距离,根据距离的远近把样本点分配给聚类中心。 第一次聚类之后的结果如下: 之后K-均值算法根据之前计算出来的距离移动聚类中心,移动之后的结果如下所示。 之后重复之前的过程,完成聚类。 通过以上例子,可知K-均值的计算过程是: ...
对于每一个类簇K,重新计算该类簇的中心 K均值聚类算法在迭代时,假设当前J没有达到最小值,那么首先固定簇中心{uk},调整每个样本x的所属的类别c来让J函数减少。 然后在固定{ci},调整簇中心{uk}使J减少。这2个过程交替循环,J单调递减,当J递减到最小值时,{uk}和{ci}也同时收敛。 K均值算法的优缺点是什么?
四、 (15分)(1)试给出c-均值算法的算法流程图;(2)试证明c-均值算法可使误差平方和准则最小。其中,k是迭代次数;是的样本均值。