k-means伪代码 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....
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。
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...
手写k-means算法 作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解。 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离。参数默认值随意选的。 importnumpy as npdefk_means(x,k=4,epochs=500,delta=1e-3):#随机选取k个样本点作为中心indices=np.random.randint(0,len(x),size=k)...
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 =...
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) ...
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...
其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每一个数据点 对每一个质心 计算质心与数据点的距离 将数据点分配到距离最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值,并将均值作为质心 *** 代码如下:kmeans...
k-means的伪代码 输入:样本集D = {x1,x2,x3,...,xm}; 聚类簇数k. 过程: 从D中随机抽取k个样本作为初始均值向量{u1,u2,...,uk} repeat 初始化Cl = ∅(1≤l≤k) for i = 1:m 计算样本xi与各均值向量uj(1≤j≤k)的距离d; 根据距离最近的均值向量...
(1),?(2),…,?(?)来存储与第?个实例数据最近的聚类中心的索引,K-均值算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 Repeat{fori=1to mc(i):=index(form1toK)ofcluster centroid closest tox(i)fork=1toKμk:=average(mean)ofpoints assigned to cluster k}...