(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)直到新的cluster center和上轮cluster center变化很小或者达到指定的迭代次数,算法结束 2, 算法实现 我主要偏底层开发,最熟悉语言是C,所以代码是用C语言来实现的。在二维平...
K-means基础入门(c语言) K-means聚类算法是一种实现起来相对简单,应用广泛的迭代求解的聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根...
C语言实现Kmeans聚类算法(2)—随机样本可视化zidea2015 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多718 2 32:54 App scratch停车挑战编程讲解视频 1307 51 14:55:36 App 完全自学!全网公认最好的机器学习算法教程,同济大佬带你全面解析线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机...10个经典算法! 809 -- ...
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> #define n 10 void dist(int b, int s, ...
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...
1、#include<stdio.h>#include<math.h>#include#include<stdlib.h>#defineTRUE1#defineFALSE0intN;/数据个数intK;/集合个数int*CenterIndex;/初始化质心数组的索引double*Center;/质心集合double*CenterCopy;/质心集合副本double*AllData;/数据集合double*Cluster;/簇的集合int*Top;/集合中元素的个数,也会用作...
我主要偏底层开发,最熟悉语言是C,所以代码是用C语言来实现的。在二维平面上有一些点,大意如下图, 用K-means算法对其分类,其中类的个数(即K值)和点的个数人为指定。具体的代码如下: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<math.h> ...
main.c: 代码语言:javascript 复制 1// 针对图片实现K-means聚类算法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。2#include"stdafx.h"34floatdistance(RGBx,RGBmean);5intkmeans_img(RGB**Img,LONGImgWidth,LONGImgHeight,ULONGlCount,USHORTK);67int_tmain(int argc,_TCHAR*argv[])8{9//#pragma pack (1)//...
C语言中K-means算法实现代码 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过程如下: 1)从N个样本随机选取K个样本作为质心...
笔者在上一篇文章写过k-means算法的相关实现,具体链接如下:k-means算法实现(c语言) 我们知道,k-means算法主要应用于数值型数据的聚类,它实现起来简单、高效,但是存在如下问题: 簇的数量难以确定(亦即聚类类别数量难以确定) 受初始点影响很大,一旦初始点不恰当选择,容易导致聚类的不正确。