输出最终的簇心 centroids[0...K-1] 输出每个数据点所属的簇 这个伪代码描述了K-means算法的基本流程,包括初始化、分配数据点到簇、重新计算簇心、迭代优化以及输出结果等关键步骤。在实际实现中,还需要考虑如何选择合适的距离度量(如欧氏距离)、如何判断是否收敛(如簇心变化小于某个阈值)等细节问题。
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...
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):#计算中心点,...
这样不断迭代,中心不断“移动”,最终中心点“移动”到所属类别“中心”位置,分类算法就大功告成。 2.1 K-means伪代码理解 K-means算法的伪代码描述如下: 其中K表示中心点的数目,u_{1},...u_{k},表示K个中心点的坐标,每个中心点代表一个聚类,因此有K个聚类。 首先随机选择K个中心点u_{i}。 每一次迭...
kmean伪代码 三、代码实例 1. 数据 链接:https://pan.baidu.com/s/1X5FtrhhhCzlYC1-Y1jIPfQ 提取码:a9oh 新闻数据的一部分,只为测试代码用。 2. python实现 import os import math import random import operator # kmean做新闻聚类 K = 5 # 设定类别数量(簇) ...
伪代码如下: 一个整簇 当簇数目小于K时 对每个簇 计算总误差 在给定簇上进行K均值聚类(K=2) 计算划分后的总误差 选择误差小的那个簇进行划分 下面是一个简单的Kmeans的代码例子: 2fromnumpyimport*34def loadDataSet(fileName):5dataMat = []6fr = open(fileName)7forlineinfr.readlines():8curLine =...
4、算法伪代码 5、优缺点 6、代码+结果 7、优化 8、数据 1、 用于分类,但与之前的分类算法又不同,之前是给定已经分好组的数据进行操作,对训练集分类,而现在的分类则是对一组未知的组别的数据进行分组,比如给你一些花,要求是将这些花分为4类,花的特征(花瓣数目,花瓣大小,花萼数目等等),然后就用到了现在的...
二分K-means算法首先将所有点作为一个簇,然后将簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分, 选择哪一个簇取决于对其进行划分是否能够最大程度的降低SSE的值。上述划分过程不断重复,直至划 分的簇的数目达到用户指定的值为止。 二分K-means算法的伪代码如下:...
深度k-均值聚类的伪代码如算法1所示。第1行使用公式(1)训练自动编码器。第3行使用编码器生成嵌入空间H=f(X)H=f(X)。然后在嵌入空间中,第4行执行K - 均值算法以找到聚类。第5 - 6行计算类内散度矩阵SwSw并对其进行特征分解以得到正交变换矩阵VV。第7行使用公式(6)优化表示。我们重复这个过程进行IterIter...
为了克服K-Means算法收敛于局部最小值的问题,提出了一种二分K-均值(bisecting K-means) 算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 将所有的点看成是一个簇当簇小于数目k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上进行K-均值聚类,k值为2 计算将该簇划分成两个簇后总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分...