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能帮忙解释下嘛,这个MATLAB的KMEANS算法
1个回答
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K均值聚类法分为如下几个步骤:
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本,将其归入与其最近的聚类中心的那一类中,重新计算样本均值,更新聚类中心。然后取下一样本,重复操作,直至所有样本归入相应类中。
三、判断聚类是否合理
采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理,不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。
一、初始化聚类中心
1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。
2、用前C个样本作为初始聚类中心。
3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心。
二、初始聚类
1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
2、取一样本,将其归入与其最近的聚类中心的那一类中,重新计算样本均值,更新聚类中心。然后取下一样本,重复操作,直至所有样本归入相应类中。
三、判断聚类是否合理
采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理,不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。
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