文本kmeans聚类

鞠海怀2435对一组数据进行k - means聚类,得到的各个类的质点仍是原数据集合中的成员吗? -
巫泊湛13349034015 ______ k-means意思就是K个类的均值向量(质心),通常不是原数据集合中的成员,但也有用一个实际成员作类中心来聚类的做法.

鞠海怀2435怎么对k - means聚类结果进行分析 -
巫泊湛13349034015 ______ K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立...

鞠海怀2435k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
巫泊湛13349034015 ______ 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值.实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照.不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN

鞠海怀2435r语言 kmeans聚类怎么设置聚类中心 -
巫泊湛13349034015 ______ kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(＂Hartigan-Wong＂, ＂Lloyd＂, ＂Forgy＂, ＂MacQueen＂), trace=FALSE) kmeans函数本身就支持centers传入的

鞠海怀2435matlab如何求kmean聚类中心点的坐标和各个中心包含的样本点数,要用到那些命令? -
巫泊湛13349034015 ______ [idx,c]=kmeans(X,k) 其中k是聚类中心个数 X是你存储需要处理的坐标的矩阵 c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言...

鞠海怀2435matlab k - means聚类 -
巫泊湛13349034015 ______ [IDX,C,sumd] = kmeans(X,k) 其中X是只含数字部分的矩阵.k是要聚集的类数.

鞠海怀2435matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 -
巫泊湛13349034015 ______ kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K

鞠海怀2435matlab 中kmeans聚类完了以后 怎么存储每一类? -
巫泊湛13349034015 ______ IDX = kmeans(X,k) , 这个IDX就是X中每一个点所属的分类.例如, IDX = [2;1;3], 则X的第一个点在第2类里,第二个点在第1类,第三个点在第3类. 如果要存储,则用 CLASS1 = X(IDX==1); CLASS2 = X(IDX ==2);...

鞠海怀2435opencv中的kmeans聚类,该怎么处理 -
巫泊湛13349034015 ______ 有返回聚类中心.请翻看opencv自带的英文手册.cvKMeans2的倒数第二个参数CvArr* _centers返回聚类中心,可以用CvMat做容器.