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K均值算法

K均值法

K均值法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有用不同于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法

標(biāo)簽： K均值

上傳時(shí)間： 2015-10-06

上傳用戶：epson850
k均值聚類方法的c代碼

k均值聚類方法的c代碼，并且?guī)в芯垲悢?shù)據(jù)，適用于剛剛接觸該算法的初學(xué)者

標(biāo)簽： 均值聚類代碼

上傳時(shí)間： 2015-11-29

上傳用戶：jkhjkh1982
K-MEANS算法輸入：聚類個(gè)數(shù)k

K-MEANS算法輸入：聚類個(gè)數(shù)k，以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)。輸出：滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。處理流程：（1）從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；（2）循環(huán)（3）到（4）直到每個(gè)聚類不再發(fā)生變化為止（3）根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離；并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分；（4）重新計(jì)算每個(gè)（有變化）聚類的均值（中心對(duì)象）

標(biāo)簽： K-MEANS 算法輸入聚類

上傳時(shí)間： 2013-12-20

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

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象

上傳時(shí)間： 2016-07-31

上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對(duì)象

上傳時(shí)間： 2013-12-19

上傳用戶：chenlong
k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象

k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)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(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。

標(biāo)簽： k-means 對(duì)象算法工作過程

上傳時(shí)間： 2013-12-27

上傳用戶：wpwpwlxwlx
：將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中

：將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中，提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me．a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類，計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與個(gè)簇重心之間的相似度，把記錄賦給距離最近的一個(gè)簇，并用該簇相應(yīng)的屬性均值來填充記錄的缺失值，然后用樸素貝葉斯分類算法對(duì)處理后的數(shù)據(jù) 集進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與樸素貝葉斯相比，基于K—means思想的樸素貝葉斯算法具有較高的分類準(zhǔn)確率。

標(biāo)簽： means 算法分類貝葉斯

上傳時(shí)間： 2017-08-18

上傳用戶：banyou
數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2：repeat 將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化例如下圖的樣本集，初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中，但是迭代3次之后，質(zhì)心趨于穩(wěn)定，并將樣本集分為3部分我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心這一步首先要知道K的值，也就是說K是手動(dòng)設(shè)置的，而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇其次，如何選擇初始質(zhì)心最簡(jiǎn)單的方式無異于，隨機(jī)選取質(zhì)心了，然后多次運(yùn)行，取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法，簡(jiǎn)單但不見得有效，有很大的可能是得到局部最優(yōu)。另一種復(fù)雜的方式是，隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心，然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式，可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的，并且是散開的。 step2：repeat 將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化如何定義最近的概念，對(duì)于歐式空間中的點(diǎn)，可以使用歐式空間，對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)，可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

標(biāo)簽： K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘聚類算法

上傳時(shí)間： 2018-11-27

上傳用戶：1159474180
k-means算法(matlab編寫),其中包含測(cè)試數(shù)據(jù)集,可以使用.

k-means算法(matlab編寫),其中包含測(cè)試數(shù)據(jù)集,可以使用.

標(biāo)簽： k-means matlab 算法測(cè)試

上傳時(shí)間： 2014-01-12

上傳用戶：ddddddos
該軟件是基于C均值算法的聚類軟件

該軟件是基于C均值算法的聚類軟件，能對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)集進(jìn)行合理的聚類。

標(biāo)簽： 軟件均值算法聚類

上傳時(shí)間： 2015-04-30

上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu

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