188宝金博页面版

  • 图案背景
  • 纯色背景
视图
标记
批注
批注本地保存成功，开通会员云端永久保存 去开通
happy_boy2..

上传于：2010-12-25

粉丝量：0

该文档贡献者很忙，什么也没留下。


  • 相关
  • 目录
  • 笔记
  • 书签

188宝金博页面版:更多相关文档

  • k-means算法

    星级： 31 页

  • K-means算法

    星级： 3 页

  • k-means算法

    星级： 9 页

  • k-means算法

    星级： 3 页

  • K-means算法

    星级： 13 页

  • k-means算法

    星级： 5 页

  • k-means算法

    星级： 5 页

  • T3P 丙基磷酸苷-偶联剂的未来

    星级： 8 页

  • k-means算法

    星级： 29 页

  • k-means算法

    星级： 2 页

  • k-means算法

    星级： 9 页

  • K-means算法

    星级： 25 页

  • K-means算法

    星级： 16 页

  • k-means算法

    星级： 3 页

  • K-MEANS算法

    星级： 6 页

暂无目录

点击鼠标右键菜单,创建目录

    暂无笔记

    选择文本，点击鼠标右键菜单，添加笔记

    暂无书签

    在左侧文档中，点击鼠标右键，添加书签

    188宝金博页面版: K-MEANS算法

    下载积分： 0

    内容提示： K-MEANS 算法: k-means 算法接受输入量 k ； 然后将 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 算法的工作过程说明如下： 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； 而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） ， 分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的） 聚类； 然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值） ； 不断...

    文档格式：DOC | 页数：6 | 浏览次数：521 | 上传日期：2010-12-25 20:35:23 | 文档星级：
    K-MEANS 算法: k-means 算法接受输入量 k ； 然后将 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 算法的工作过程说明如下： 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； 而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） ， 分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的） 聚类； 然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值） ； 不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k 个聚类具有以下特点： 各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 具体如下： 输入： k, data[n] ; （1） 选择 k 个初始中心点， 例如 c[0]=data[0], …c[k-1]=data[k-1]; （2） 对于 data[0]…. data[n], 分别与 c[0]…c[n-1] 比较， 假定与 c[i]差值最少， 就标记为 i; （3） 对于所有标记为 i 点， 重新计算 c[i] ={ 所有标记为 i 的 data[j]之和} /标记为 i 的个数； （4） 重复(2) (3) , 直到所有 c[i]值的变化小于给定阈值。 一维数据 kmeans 的实现： #include<iostream> #include<math. h> #include<stdlib. h> #include<stdio. h> using namespace std; int N; //数据个数 int K; //集合个数 int *CenterIndex; //质心索引集合, 即属于第几个参考点 double *Center; //质心集合 double *CenterCopy; double *DataSet; double **Cluster; int *Top; /*算法描述: C-Fuzzy 均值聚类算法采用的是给定类的个数 K, 将 N个元素(对象) 分配到 K个类中去使得类内对象之间的相似性最大, 而类之间的相似性最小 */ //函数声明部分 void InitData() ; void InitCenter() ;

    阅读了该文档的用户还阅读了这些文档

    188宝金博页面版:关于我们

    188宝金博页面版:帮助中心

    188宝金博页面版:关注我们

    • 新浪微博

    关注188宝金博页面版公众号

    188宝金博页面版
    阅读
    APP
    阅读
    返回
    顶部
    188宝金博页面版官网登录在线平台入口（2026已更新）—江苏协昌电子科技股份有限公司