kmeans算法初始聚类中心

官琳哑4544如何改进kmeans算法中的k的选取问题 -
祁泰旺18927461056 ______ 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.

官琳哑4544K - MEANS算法的基本简介 -
祁泰旺18927461056 ______ 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.

官琳哑4544K - means的介绍 -
祁泰旺18927461056 ______ K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.