1),num(:,2),'ro','LineWidth',2)title("原始数据散点图")cluster_num=3;%%肘部法确定聚类数K[index_cluster,cluster]=kmeans_func(num,cluster_num);%% 画出聚类效果figure(2)% subplot(2,1,1)a=unique(index_cluster);%找出分类出的个数C=cell(1,length(a));fori=1:...
BIC(C|X)=L(X|C)−(p/2)∗logn where�L(X|C)is the log-likelihood of the dataset Xaccording to model C, pis the number of parameters in the modelC, and nis the number of points in the dataset. See "X-means: extending K-means with efficient estimation of the number of clus...
k-means算法本身挺简单的。 给定样本集,算法针对聚类所得划分最小化平方误差,即其中是簇的均值向量,在一定程度上刻画了簇内样本围绕均值向量的紧密程度,越小越紧密给定样本集D={x1,x2,...,xm},算法针对聚类所得划分C={C1,C2,...,Ck}最小化平方误差,即E=∑i=1k∑x∈Ci||x−μi||22其中μi=1Ci...
(b)分别计算所有样本到这K个cluster center的距离 (c)如果样本离cluster center Ci最近,那么这个样本属于Ci点簇;如果到多个cluster center的距离相等,则可划分到任意簇中 (d)按距离对所有样本分完簇之后,计算每个簇的均值(最简单的方法就是求样本每个维度的平均值),作为新的cluster center (e)重复(b)(c)(d)...
E描述n个样本聚类成c个类时所产生的总的误差平方和。显然,若E值越大,说明误差越大,聚类结果越不好。因此,我们应该寻求使E值最小的聚类结果,即误差平方和准则的最优结果。这种聚类通常称为最小误差划分。 分析误差平方和准则函数可以看出E是样本与聚类中心差异度之和的函数,样本集X给定的情况下E的值取决于c个...
模糊C均值聚类(FCM),即众所周知的模糊ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。 FCM把n个向量xi(i=1,2,…,n)分为c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM与HCM的主要区别在于...
最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版。 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。 下面是g
K-Means++-C 算法将数据集划分为多个子集,然后在每个子集上执行 K-Means++ 算法,得到每个子集的聚类...
KMEANS聚类算法单击此处添加副标题汇报人:XX目录01添加目录项标题02KMEANS算法概述03KMEANS算法流程04KMEANS算法优缺点05KMEANS算法与其他聚类算法的比较06KMEANS算法实践案例添加目录项标题01KMEANS算法概述02算法定义添加标题添加标题添加标题添加标题通过迭代过程将数据划分为K个聚类KMEANS算法是一种无监督学习算法每个...
平方误差:minE = \sum_{i=1}^k\sum_{x∈C_i}{||x-μ_i||_2^2} k的取值: 1.横坐标为簇心数,纵坐标为损失函数(例如:平方误差的值)。若随着k值的增大,出现了明显的拐点,则取出现拐点时的k值,但未出现明显的拐点,则方法失效。 Andrew Ng ...