在C语言中实现K-Means聚类算法,需要遵循以下步骤:准备数据集、初始化聚类中心、分配数据点到最近的聚类中心、重新计算聚类中心,以及重复这些步骤直到收敛。下面是一个简化的C语言代码示例,展示了如何实现K-Means聚类算法。 1. 准备数据集 首先,我们需要定义一个数据点的结构体,并准备数据集。假设我们在二维平面上进行聚类,数据点结
Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单;2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上。 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。
k-means的目的是选出聚类中心和每一类的样本,定义失真函数: J(c,μ)=∑mi=1||x(i)−μc(i)||2J(c,μ)=∑i=1m||x(i)−μc(i)||2 这个函数衡量的是某个聚类的中心与该类中所有样本距离的平方和,根据上面k-means的算法,可以看出,a 是固定聚类中心,选择该类的样本,b 是样本固定,调整聚类中...
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。
# 执行K-means算法k = 9 # 用户可以修改k的值centroids, labels = kmeans(X, k) # 绘制最终的聚类结果colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, k)) # 生成k个颜色for j in range(k):plt.scatter(X[labels == j, 0], X[labels == j, 1],...
K-Means算法在C++实现时如何处理空簇情况? 说明:将10组列表分为4类 测试函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include <iostream> #include "KMeans.h" using namespace std; int main() { double data[] = { 0.0, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2, 0.4, 0.4, 0.2, 0.4, 0.5, 0.2, 0.4...
K-means算法实现的是物以类聚、人以群分(出自《战国策·齐策三》)的过程,属于无监督学习,简单的描述,就是我们输入n个数据,输出K个簇,并保证簇内数据具有极大的相似性、簇间数据存在明显的差异性。K-means算法主要用户来做图像识别、文本分类、用户分分群等。
模糊C-means:与K-means相似,但允许一个数据点属于多个簇,每个簇都有一定的隶属度或概率。 K-medoids:与K-means类似,但使用数据点(medoids)而不是均值作为簇的中心。 Mean Shift:通过迭代地更新候选簇中心点来寻找数据点密度最高的区域。 OPTICS:一种基于密度的聚类算法,类似于DBSCAN,但对不同密度的数据集表现更...