k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...
2、 聚类是一种无监督的学习,他将相似的对象归到同一簇中,有点像全自动分类,聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。 3、 K-means(k均值)是发现给定数据集的k个簇的算法,簇的个数k是用户给定的,每一个簇通过其质心即簇中所有的中心描述 4、 算法伪代码 创建k个点做为初始质心...
例如,对于给定样本集D={x1,x2,x3,…,xm}包含m个无标记样本,其中每个样本xi是一个n维的特征向量,聚类算法将样本集D划分为k个不相交的簇。其中,k个簇之间互不相交,且k个簇的并集为D。 k-means原理 k-means的伪代码 输入:样本集D = {x1,x2,x3,...,xm...
在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile; 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath; 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath; 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath; ...
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。
K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中. 相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法. K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. ...
聚类算法:是一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。 聚类算法与分类算法最大的区别是:聚类算法是无监督的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法,分类是知道结果的。 在聚类算法中根据样本之间的相似性,将样本划 到不同的类别中,对于不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用...
在这一行代码当中，我们先计算了两个向量的差向量。然后我们对这个差向量的每一项求平方和再开方，这样就得到了向量A和B的欧氏距离。接着，我们需要随机K个类簇的中心点的坐标。虽然在KMeans算法当中类簇的选择是随机的，但是需要注意的是，我们的随机的范围并不是无限的。因为聚类是为了寻找样本密集度最高的K个...
K-means聚类算法 1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码 输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类...