kmeans算法原理和步骤

储迹秀5193k - means算法是基于样本服从哪个分布 -
隗逄童17225814590 ______ 一,K-Means聚类算法原理k-means算法接受参数k;然后将事先输入的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校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”.

储迹秀5193k - means算法解决了什么问题 -
隗逄童17225814590 ______ k-means算法是聚类算法,比如一群混乱的粒子(共3大类,混在了一起,不作处理分不开),这个时候通过K-means聚类就可以将它们给分成3大类,达到分类的效果

储迹秀5193K - means的算法缺点 -
隗逄童17225814590 ______ ① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的.很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适.这也是 K-means 算法的一个不足.有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型...

储迹秀5193K - means的存在问题 -
隗逄童17225814590 ______ 存在的问题 K-means 算法的特点——采用两阶段反复循环过程算法,结束的条件是不再有数据元素被重新分配: 优点:本算法确定的K 个划分到达平方误差最小.当聚类是密集的,且类与类之间区别明显时,效果较好.对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为O(NKt),其中N是数据对象的数目,t是迭代的次数.一般来说,K<<

储迹秀5193请哪个大神详细介绍下seeded - kmeans算法,先拜谢了~~ -
隗逄童17225814590 ______ In S-KMeans, the seed clustering is used to initialize the KMeans algorithm. Thus, rather than initializing KMeans from random means, the centroid of the th cluster is initialized with the centroid of the th partition of the seed set. The seed clustering is ...

储迹秀5193如何确定k - means最佳聚类数 -
隗逄童17225814590 ______ 凭经验,或给定其他条件来定,如类间距必须大于多少?不同类间样本距离必须大于多少?类中样本数必须大于多少?

储迹秀5193用MATLAB 实现k - means算法数据 data随机产生100个数. 分成两类,即k=2.代码 -
隗逄童17225814590 ______ %随机获取100个点 X =[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]]; opts =statset('Display','final');%调用Kmeans函数%X N*P的数据矩阵%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号%Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚...