图解说明: 图a表示初始的数据集,在图b中随机找到两个类别质心,接着执行上述的步骤二,得到图c的两个集群,但此时明显不符合我们的要求,因此需要进行步骤三,得到新的类别质心(图d),重复的进行多次迭代(如图e和f),直到达到不错的结果。 三、K-means算法的数学表达 K-means 算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其...
K-means-C语言代码#include <stdio.h> #include <math.h> #include #include <stdlib.h> #define TRUE 1 #define FALSE 0 int N;//数据个数 int K;//集合个数 int * CenterIndex;//初始化质心数组的索引 double * Center;//质心集合 double * CenterCopy;//质心集合副本 double * AllData;//...
not chosen to be equal to twotrainingexamples). (c-f) Illustration of running two iterations of k-means. In each iteration, we assign each training example to the closest cluster centroid
C语言中K-means算法实现代码 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过程如下: 1)从N个样本随机选取K个样本作为质心 2)对剩余的每个样本测量其到每...
dbselect=new char[c_style_stringsize]; this->beginIndex=beginIndex; this->endIndex=endIndex; sprintf_s(bagofwordsAddress,c_style_stringsize,mydict); sprintf_s(featurewordsAddress,c_style_stringsize,keywordsinfo); sprintf_s(arffFileAddress,c_style_stringsize,tobeCluster); sprintf_s(infoFromWeka...
A/B/C三个点的”质心”就是图中的灰点,坐标为((X1+X2+X3)/3),(Y1+Y2+Y3)/3,(Z1+Z2+Z3)/3)拓展到n维就是((X1+…+Xn)/n,…,((Z1+…Zn)/n)). K-Means算法实现步骤 这里我们介绍的是K-Means算法的本身步骤,没有加上任何的优化方式,总共分为 5 步,分别如下: ...
plt.figure(figsize=(6,6))#设置图的大小plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y)#x[:,0]即x中的第一列,x[:,1]即x中的第二列。c=y即y取不同值时颜色不同plt.show() 2、核心算法 # 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始...
图1.(a)随机设置聚类中心然后将数据样本聚到离它最近的中心(b)将初始中心移动到新聚类集合所在中心(c)数据样本点根据最近邻规则重新聚到类别中心(d)聚类中心再次移到它所在新类别的中心 (二)Kmeans优缺点 Kmeans有以下几个优点: 1、是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单、快速。
模糊C-means:与K-means相似,但允许一个数据点属于多个簇,每个簇都有一定的隶属度或概率。 K-medoids:与K-means类似,但使用数据点(medoids)而不是均值作为簇的中心。 Mean Shift:通过迭代地更新候选簇中心点来寻找数据点密度最高的区域。 OPTICS:一种基于密度的聚类算法,类似于DBSCAN,但对不同密度的数据集表现更...
ax2=fig.add_subplot(132)plt.plot(list(range(2,10)),ss_score,label='ss',c='b')plt.title('轮廓系数')plt.legend() ax3=fig.add_subplot(133)plt.plot(list(range(2,10)),inertia,label='inertia',c='g')plt.title('inertia')plt.legend()plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt...