};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st
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代表...
kmeans算法c语言实现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...
kmeans.initClusters();// 初始化 kmeans.run();// 执行算法 // 输出聚类数据,如果希望输出到文件中, // 将后面的output的定义改为下面的形式即可 // ofstream output("result.txt"); ostream& output = cout; for(intc=0; c<k; c++) { Cluster& cluster = kmeans.getCluster(c); output <<"--...
K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 一、K-means算法概述 K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得...
KMeans算法是将数据\({x^1, x^2 ,..., x^n}\)聚类成k个簇,其中每个\(x^i \in R^n\), 算法具体描述: 随机选择k个聚类质心点:\(\mu_1, \mu_2, ..., \mu_k\); 重复下面过程直到收敛{ 对于每一个数据i,计算其属于的簇: \(c^{(i)} := argmin_j||x^{(i)}-\mu_j||^2\);...
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的原理教程什么的也有很多,这里只是简单的总结一下即可。 K-means算法过程 假设样本集合大小为n,K-mea...
借助raylib对随机样本可视化, 视频播放量 253、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 zidea2015, 作者简介 人工智能、深度学习和Agent框架开发辅导请私聊,相关视频:超强动画20分钟直观理解所有机器学习算法!回归算法、SVM、聚类、决策树
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...
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>...