K-means基础入门(c语言) K-means聚类算法是一种实现起来相对简单,应用广泛的迭代求解的聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根...
K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数,误差平方和准则函数定义为: 分析误差平方和准则函数可以看出E是样本与聚类中心差异度之和的函数,样本集X给定的情况下E的值取决于c个聚类中心。E描述n个样本聚类成c个类时所产生的总的误差平方和。显然,若E值越大,说明误差越大,聚类结果越不好。因此,我们...
(c)如果样本离cluster center Ci最近,那么这个样本属于Ci点簇;如果到多个cluster center的距离相等,则可划分到任意簇中 (d)按距离对所有样本分完簇之后,计算每个簇的均值(最简单的方法就是求样本每个维度的平均值),作为新的cluster center (e)重复(b)(c)(d)直到新的cluster center和上轮cluster center变化很小...
K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数,误差平方和准则函数定义为: 分析误差平方和准则函数可以看出E是样本与聚类中心差异度之和的函数,样本集X给定的情况下E的值取决于c个聚类中心。E描述n个样本聚类成c个类时所产生的总的误差平方和。显然,若E值越大,说明误差越大,聚类结果越不好。因此,我们...
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均值（K-means）算法是一种聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点。其算法流程如下：1. 选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3，直到簇...
c. 遍历这k个簇,重新计算它的中心点,方法就是计算簇里所有数据的均值,把这个均值看成是新的中心点; d. 重复b,c两个步骤,只到到达最大迭代次数或者每个簇的中心不再变化了为止。 对应的代码如下: cur_centroids_=initial_centroids_;do{prev_centroids_=cur_centroids_;updateNearestCluster(cur_centroids_);up...
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...
步骤1:初始化聚类中心ci,i=1,…,c。典型的做法是从所有数据点中任取c个点。 步骤2:用式(6.4)确定隶属矩阵U。 步骤3:根据式(6.2)计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值,或它相对上次价值函数质的改变量小于某个阀值,则算法停止。 步骤4:根据式(6.5)修正聚类中心。返回步骤2。
c:计算每一个点到达两个分类的距离,离谁近涂上谁的颜色。 d:把分类中心红点和蓝点,分别放到两个簇的中间。 e:再把所有样本点到两个分类中心的距离计算一下,谁近涂上谁的颜色。 f:更新分类中心,发现分类中心没有变化,意味着样本也不会再发生变化了,迭代停止。