K-means算法是一种常用的聚类算法,其流程如下: 1.选择聚类的数量K。 2.随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。 3.对于每个数据点,计算其与每个聚类中心的距离,将其归到距离最近的聚类中心所对应的类别。 4.对于每个聚类,计算其所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 5.如果聚类中心发生变化,返回第3步;否则算法...
总结而言,K均值聚类算法的流程包括初始中心点的选择、簇分配和中心点更新等步骤。算法通过迭代不断调整中心点和分配样本,以获得最优的聚类结果。然而,K均值聚类算法对初始中心点的选择非常敏感,可能导致得到不理想的聚类结果。因此,在实际应用中需要结合领域知识和经验,综合考虑选择初始中心点的方法,以提高算法的表现和...
K-means算法具体步骤 1. 数据预处理:剔除离群点、数据归一化、数据标准化 2. 初始化:随机选取K个中心点 3. 定义损失函数:规定行进方向 4. 迭代收敛 对于每个样本点,将其分配到距离最近的簇 对于每个簇,重新计算聚类质心
在kmeans.h中,首先定义一个类,class KMeans,由于本算法实现需要对外部数据进行读取和存储,一次定义了一个容器Vector,其中数据类型为结构体st_point,包含三维点坐标以及一个char型的所属类的ID。其次为函数的声明。 图4.1 程序基本机构与对应函数 在kmeans.cpp中具体给出了不同功能的公有函数,如图_1中所示,函数...
4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样(质心不再移动),那么结束,否则重新进行第二步过程【经过判断,需要重复上述步骤,开始新一轮迭代】 5、当每次迭代结果不变时,认为算法收敛,聚类完成,K-Means一定会停下,不可能陷入一直选质心的过程。
上述算法流程中,为从待分裂的clusters中求得局部最优解,可以采取暴力方法:依次对每个待分裂的cluster进行二元分裂(bisect)以求得最优分裂。二分k-means算法聚类过程如图: 从图中,我们观察到:二分k-means算法对初始质心的选择不太敏感,因为初始时只选择一个质心。
① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个数据对象到新的K个初始化...
110. 4-Kmeans聚类算法 2-KMEANS工作流程是【整整300集】高数简直太简单!一天学完微积分/线性代数/随机变量/概率论基础/聚类分析/方差分析/贝叶斯分析/泰勒公式!大佬带你轻松通关高数!的第110集视频,该合集共计129集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
K-Means算法是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为K个簇或群组。其流程如下: 1. 初始化:选择K个初始质心点,可以是随机选择或通过其他方法确定。 2. 分配数据点:将每个数据点分配到最近的质心点所代表的簇中。 3. 更新质心:重新计算每个簇的质心点,即簇中所有点的平均值。 4. 判断收敛:如果质心点不再...
在Kmeans聚类算法中，其流程如下:首先，算法随机选择n个数据对象中的k个，作为初始的聚类中心。然后，对于剩余的数据点，会通过计算每个点与这些聚类中心之间的相似度或距离，将它们分配给与其最邻近的聚类。这种相似度通常以某种距离度量（如欧氏距离）来衡量。接着，对每个新分配的聚类，算法会重新计算其...