K-Means聚类算法原理是怎么样的?

来源：学生作业帮助网编辑：作业帮时间：2024/05/03 09:17:37

K-Means聚类算法原理是怎么样的?
K-Means聚类算法原理是怎么样的?

K-Means聚类算法原理是怎么样的?
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”（引力中心）来进行计算的.
　　K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.
　　假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下：
　　（1）适当选择c个类的初始中心；
　　（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类；
　　（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
　　（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.
　　该算法的最大优势在于简洁和快速.算法的关键在于初始中心的选择和距离公式.

K-Means聚类算法原理是怎么样的? 关于K-Means聚类算法的,论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个如何判断聚类算法图像分割结果的质量,在K-means和FCM 算法下 k均值聚类算法原理在大数据量时,K-means算法和层次聚类算法谁更有优势?为什么? 请问你用FCM和K-means算法的时候,计算聚类中心用的是什么公式 matlab 中 k-means算法中的 ind=ceil（n*rand(1,输出的是什么样子的矩阵是k行d列吗最好能解释一下K-means算法程序每句话的意思 Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是：一个如何选取k-means聚类的类的个数在你回答的k均值聚类算法原理中有些公式文字丢失,能给我发一份word文档的原理么,q371398347 简述K-means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 k-means聚类算法,噪声值怎么处理?现在提取出来511个数据,大概有431个数据值是在1以内,466个在2以内（包含1以内的）,其他的是大于2的,而且最大的都到了86了...显然噪声值需要处理,可是不知道 K均值聚类算法的意义、目的、研究内容公斤转换吨是怎么样的算法电蚊拍原理是怎么样的手机原理是怎么样的. 模糊聚类算法及应用怎么样用k-means算法将下列5个数据聚类成2个簇：A1（1,1）,A2（2,1）,A3（4,3）,A4（5,4）,A5(1,3),要求A3、A4为第一次聚类的中心点.