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kmEAns聚类算法k确定

每个特征点都与各个中心点算距离,再比较哪个最近。最简单就是用欧氏距离。

是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类数小于k的原因是聚类过程中出现空簇,如果没有特殊的处理,这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的,出现空簇就直接将空簇...

一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”...

第一次迭代下,除了a4点,其他点都归为一类c1:(a1 a2 a3 a5);c2:(a4) 聚类中心:c1:(2,2);c2(5,4)(聚类中心的计算方式是平均类中所有点) 第二次迭代下,c1(a1 a2 a5);c2(a3 a4) 聚类中心c1:(4/3,5/3);c2(9/2 7/2) 第三次迭代下,c1(a1 a2 a5);...

你要了解一下k-means到底是什么,了解了之后根据算法做实验才能有好的结果。\r\nk-means 算法的工作过程如下。首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心,对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们...

K-Means聚类算法原理 k-means算法接受参数k ; 然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高; 而不同聚类中的对象相似度较校 聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”(...

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。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具...

K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法。指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭...

K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”(引...

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4) 等号右边: kmeans:K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次...

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