k-means聚类的计算公式 K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变...
K-means算法的计算公式如下: 1. 首先,选择K个初始的聚类中心点,可以是随机选择或者通过其他方法选择。 2. 对于每个数据点,计算其与每个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。常用的距离度量方法是欧氏距离。 3. 根据数据点的分配情况,更新每个簇的聚类中心。计算每个簇中所有数据点的均值,作为新的聚类...
那么,对于数据点i,其轮廓系数s(i)可以通过以下公式计算: s(i) = (b(i) - a(i)) / max{a(i), b(i)} 其中,max{a(i), b(i)}表示a(i)和b(i)的最大值,它表示了数据点i与其所属簇和其他簇之间的相似度。轮廓系数的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示聚类的效果越好,值越接近-1表示...