写出K-均值聚类算法的基本步骤, 例子见布置的作业题.算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步:逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K...
【10分钟算法系列】1. *快速理解*2. *算法步骤*3. *实例讲解*, 视频播放量 196661、弹幕量 367、点赞数 3428、投硬币枚数 1594、收藏人数 3816、转发人数 1607, 视频作者 笔记鲨, 作者简介 ,相关视频:k-means聚类的案例讲解,什么是 K-Means(K均值聚类)?【知多少】,聚
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: ...
K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择 K 个随机的点,称为聚类中心( cluster centroids) 2. 对于数据集中的每一个数据,按照距离 K 个中心点的距离,将其与距离最近的中心点关联起来,与同一个中心点关联的所有点聚成一类 计算每一个组的平均值, 将该组所关联的中心点...
k-均值算法主要包括:根据聚类中心分配样本类别——>更新聚类中心 随机选择K个聚类中心 ; 从1~m中遍历所有的数据集,计算 分别到 的距离,记录距离最短的聚类中心点 ,然后把 这个点分配给这个簇,即令 ; 从1~k中遍历所有的聚类中心,移动聚类中心的新位置到这个簇的均值处,即 ...