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MATLAB代做|python代做-基于matlab的k-means聚类算法仿真

时间:2019-1-16 17:13:41 点击:

  核心提示:MATLAB代做|python代做-基于matlab的k-means聚类算法仿真...
       聚类算法有很多种,K-Means 是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快,但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。
        K-Means 聚类算法的大致意思就是“物以类聚,人以群分”:
        首先输入 k 的值,即我们指定希望通过聚类得到 k 个分组;
        从数据集中随机选取 k 个数据点作为初始大佬(质心);
        对集合中每一个小弟,计算与每一个大佬的距离,离哪个大佬距离近,就跟定哪个大佬。
        这时每一个大佬手下都聚集了一票小弟,这时候召开选举大会,每一群选出新的大佬(即通过算法选出新的质心)。
        如果新大佬和老大佬之间的距离小于某一个设置的阈值(表示重新计算的质心的位置变化不大,趋于稳定,或者说收敛),可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果,算法终止。
       如果新大佬和老大佬距离变化很大,需要迭代3~5步骤。

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作者:k-means聚类 来源:k-means聚类
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