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...
1、#include<stdio.h>#include<math.h>#include#include<stdlib.h>#defineTRUE1#defineFALSE0intN;/数据个数intK;/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;/数据集合double*Cluster;/簇的集合int*Top;/集合中元素的个数,也会用作...
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...
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
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...
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...
式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。 各类簇内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是否是最优的。 上式的代价函数无法用解析的方法最小化,只能有迭代的方法。 1.3.2 算法步骤图解 ...
plt.scatter(x,y,c=result,marker='o') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 结果: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数...
以下是c-means算法在MATLAB中的实现代码: 1. 初始化隶属度矩阵 ```matlab function [U] = initMembership(data, k) U = rand(size(data, 1), k); U = U ./ sum(U, 2); end ``` 2. 计算聚类中心 ```matlab function [centers] = calculateCenters(data, U, m) centers = (U .^ m)' ...