:''':param dataSet: 输入的数据集:param k: 聚类的个数,可调:param distMeas: 计算距离的方法,可调:param createCent: 初始化质心的位置的方法,可调:return: k个类质心的位置坐标,样本所处的类&到该类质心的距离'''# 获取数据集样本数m=np.shape(dataSet)[0]# 初始化一个(m,2)全零矩阵,用来记录没...
您可以扩展矩阵start，使其具有聚类行和变量列(维度)，其中cluster是您试图识别的聚类数量，variables是...
摘要：本发明涉及一种基于k‑means++质心初始化的k‑means算法硬件实现方法及系统，包括主控制模块，为算法实现提供控制和重构信息；存储控制模块，控制数据传输和存储；质心初始化模块，基于k‑means++算法初始化质心；聚类运算模块，基于距离比较获得聚类结果；质心更新模块，通过各类别平均值计算更新质心；阈值比较...
下面描述属于K-means聚类算法特点的有___。 A. 算法迭代执行 B. 需要初始化聚类质心 C. 数据需要带有分类标签 D. 需要事先确定聚类数目