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kmeans

k均值聚類算法(k-meansclusteringalgorithm)是一種迭代求解的聚類分析算法,其步驟是,預(yù)將數(shù)據(jù)分為K組,則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心,然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離,把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。每分配一個樣本,聚類的聚類中心會根據(jù)聚類中現(xiàn)有的對象被重新計算。這個過程將不斷重復(fù)直到滿足某個終止條件。終止條件可以是沒有(或最小數(shù)目)對象被重新分配給不同的聚類,沒有(或最小數(shù)目)聚類中心再發(fā)生變化,誤差平方和局部最小。
  • 余弦距離進行聚類分析

    余弦距離進行聚類分析,余弦距離kmeans進行聚類分析,

    標(biāo)簽: 聚類分析

    上傳時間: 2017-08-25

    上傳用戶:love1314

  • Matlab中kmean算法實現(xiàn)

    自己編寫代碼實現(xiàn)了kmeans算法,輸入變量 data 為 N 行 m 列,每一行為一個數(shù)據(jù)點,num 表示聚類數(shù)目;輸出變量 label 為 N 行 1 列, 表示對應(yīng)的數(shù)據(jù)點屬于哪一類。

    標(biāo)簽: Matlab kmean 算法

    上傳時間: 2016-05-31

    上傳用戶:lmeeworm

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