K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 算法大致思路: 1、从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2) 2、计算其余点分别和初始中心点的距离,跟哪个初始中心近就跟那个
K-means 聚类算法的理解与案例实战 Think...发表于机器学习 (4)聚类算法之OPTICS算法 1.引言 OPTICS(Ordering points to identify the clustering structure)是一基于密度的聚类算法,OPTICS算法是DBSCAN的改进版本, 因此OPTICS算法也是一种基于密度的聚类算法。在DBCSAN算法… GISer...发表于空间聚类算... 机器学习...
K-means手写数字聚类 用kmeas聚类算法对train_images.mat的前100张和前1000张手写数字图像进行聚类,重复测试10次,每次测试的正确率如图6所示,其中100张的平均正确率为59%,最高正确率为66%,平均运行时间为0.1秒,1000张的平均正确率为55%,最高正确率为62%,平均运行时间为3.6秒。 图6 K-means聚类结果 再对train...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...
1.K-means算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取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...
二、k-means聚类算法 2.1 算法原理 在数据相似程度能够通过欧式距离度量时,通过人为设定类别的个数让机器自己去找类别的个数。(如果不能够用欧式距离度量时,也就不能直接使用k-means聚类算法) K -means算法实现的伪代码: function K-Means(输入数据,中心点个数K) ...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法DBSCAN算法(基于...
鉴于K-means算法和人工蜂群算法各自特性,提出一种基于改进人工蜂群的K-means聚类算法IABC-Kmeans。该算法首先对人工蜂群算法进行改进:利用提出的最大最小距离积法初始化蜂群,保证初始点的选择能够尽可能代表数据集的分布特征;在迭代过程中使用新的适应度函数和位置更新公式完成寻优进化。然后将改进后的人工蜂群算法应用到...