k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
初始化: 随机选择K个初始聚类中心(centroids)。 聚类分配: 将每个数据点分配到离其最近的聚类中心。 更新中心: 重新计算每个聚类的中心点。 重复迭代: 重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再发生变化(或者变化在允许的范围内)。 以下是K-means算法的伪代码: 输入:数据集D,聚类数K 输出:K个聚类和对应的中心 1. ...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...
其他用途比如用聚类算法组织计算机集群,了解银河系的构成等。 2、K-means聚类算法 K-means聚类算法是目前使用得最多的聚类算法,其核心思想是人类规定有几个中心点后(一般是随机确定几个初始化的点),计算机将离这个中心点最近的点分为一类,然后再找出这个这一类的中心点,再讲离这个中心点最近的点分为一类。这样不断...
三、 K-Means算法 1. 算法伪码表示: 数据集d(样本表示为 D1, D2,..., Dn) 人为选取K值(K < n): 随机选择K个样本点当做初始聚类的簇中心,并记录K个坐标(M1,M2,..., Mk ) 伪代码如下: loop1: loop2 样本 D1 to Dn: loop3 簇心M1 to Mk: ...
1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中. 相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法. K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. ...
下图从(a)到(f)演示了对n个样本点进行K-means聚类的过程和效果,这里k取2。 image2.jpg 二、伪代码 代码语言:javascript 复制 创建k个点作为初始的质心点(随机选择) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每一个数据点 对每一个质心
深度k-均值聚类的伪代码如算法1所示。第1行使用公式(1)训练自动编码器。第3行使用编码器生成嵌入空间H=f(X)H=f(X)。然后在嵌入空间中,第4行执行K - 均值算法以找到聚类。第5 - 6行计算类内散度矩阵SwSw并对其进行特征分解以得到正交变换矩阵VV。第7行使用公式(6)优化表示。我们重复这个过程进行IterIter...
手写k-means算法 作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解。 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离。参数默认值随意选的。 importnumpy as npdefk_means(x,k=4,epochs=500,delta=1e-3):#随机选取k个样本点作为中心indices=np.random.randint(0,len(x),size=k)...