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表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最近的类簇中心点所
K-Means算法 下面是K-Means算法的c语言实现 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#includetypedefstruct{floatx;floaty; } Point;intcenter[];//center[]是按簇存储样本点,方便判断每个簇中的样本点Point point[];//存放样本点Point mean[];//存放聚类中心点//读取文件函数,读取M行N列的二维数组floatreadfil...
};classKmeans{public:Kmeans(conststd::vector<Point>&data_set,intK=3,intiteration=100):data_set(data_set),K(K),iteration(iteration){this->num=data_set.size();}intnum;// 样本总数intK;// 聚类个数intiteration;// 最大迭代次数std::vector<Point>centers;// k个中心点类std::vector<Point...
kmeans算法c语言实现 在计算机科学领域,K-means算法作为经典的无监督学习工具,其C语言实现需结合数学原理与编程技巧。该算法通过迭代计算将数据集划分为K个簇,核心思想是使同一簇内数据点相似度最大化,不同簇间差异最大化。 数据结构的构建是基础环节。定义二维浮点数组存储数据点坐标,动态分配内存以适应不同规模...
K-means 算法可以说比较简单的一种无监督学习方法了。见名思意,它这里的K就是将数据集合分为K个簇,means就是求均值,实际上是计算欧氏距离的均值,并且将这个计算出来的均值作为分出来的簇的中心点。关于K-means…
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 算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其目标是将个观测值划分为()个聚类,以使得每个观测值属于离它最近的均值(聚类中心或聚类质心)对应的聚类,以作为聚类的标准。 数学公式 1.数据表示 2.聚类中心 3.目标函数 4.迭代更新 5.算法终止条件 迭代进行分配步骤和更新步骤,直到聚类中心不再发生显著变化,或者达到...
一维k-means聚两类(c语言实现) 准确的来讲我这段程序算不得真正的k-means算法,这是我在数学建模过程中中针对一维数据聚合为两类的情况下,针对改进的版本!要想学习真正的k-means聚类请不要误入歧途! #include <iostream>//一维k-means聚两类 #include<stdio.h>...
k-means算法C语言实现 #defineSUCCESS1 #defineFAILURE0 #defineTRUE1 #defineFALSE0 #defineMAXVECTDIM20 #defineMAXPATTERN20 #defineMAXCLUSTER10 char*f2a(doublex,intwidth) {//transformdoubledataintostring charcbuf[255]; char*cp; inti,k; intd,s; cp=fcvt(x,width,&d,&s);//把一个浮点数...
1.K-Means简介 K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法,实现起来比较简单,聚类效果也比较好,因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景,有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起,然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法,距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。