选择K个初始聚类中心: 从数据集中随机选择K个点作为初始聚类中心。 在流程图中对应步骤B。 计算每个点到聚类中心的距离: 对于数据集中的每个点,计算它到每个聚类中心的距离。 在流程图中对应步骤C。 将点分配到最近的聚类中心: 将每个点分配到离它最近的聚类中心,从而形成一个聚类。 在流程图中对应步骤D。 重新计算每个聚类的中
K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。 机器学习 算法流程图 聚类算法 人工智能 K-means算法 ...
在kmeans.h中,首先定义一个类,class KMeans,由于本算法实现需要对外部数据进行读取和存储,一次定义了一个容器Vector,其中数据类型为结构体st_point,包含三维点坐标以及一个char型的所属类的ID。其次为函数的声明。 图4.1 程序基本机构与对应函数 在kmeans.cpp中具体给出了不同功能的公有函数,如图_1中所示,函数...
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