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,...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中⼼。2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中⼼点最近就属于哪个簇。3、重新计算每个簇的中⼼点（直到簇中⼼点不再变化或达到更新最⼤次数）#k-means伪代码 import numpy as np import copy #计算欧⽒距离 def get_distance(X,Y):return np.sum((X-Y)**2...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中心。 2、更新所有样本点簇归属:样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。 3、重新计算每个簇的中心点(直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数) #k-means伪代码importnumpy as npimportcopy#计算欧氏距离defget_distance(X,Y):returnnp.sum((X-Y)**2)**0.5defcalc_mean(X...
DBSCAN原理和算法伪代码,与kmeans,OPTICS区别 参考答案 参考回答: DBSCAN聚类算法原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇,并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类...
k-means算法 k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。 算法首先随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的平均值。这个过程...
K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 − 1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量sc......