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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

  • 資源大小:9 K
  • 上傳時間: 2013-12-19
  • 上傳用戶:lizibb
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: 聚類 K-MEANS k-means 對象

資 源 簡 介

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開

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