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,其目标是将个...
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;//...
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...
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
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...
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...
c="red",label="Careful")plt.scatter(X[y_kmeans==1,0],X[y_kmeans==1,1],s=100,c="blue",label="Standard")plt.scatter(X[y_kmeans==2,0],X[y_kmeans==2,1],s=100,c="green",label="Target")plt.scatter(X[y_kmeans==3,0],X[y_kmeans==3,1],s=100,c="cyan",label="...
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 ...
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)' ...