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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

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发表于 2023-11-30 04:50:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。

文件列表:
k_means.m

运行例图:
01.gif


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.rar (1.05 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)


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