kmeans算法的大致过程

宰从飘2645k - means算法解决了什么问题 -
穆柄健13568101847 ______ 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

宰从飘2645K - means的存在问题 -
穆柄健13568101847 ______ 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<<

宰从飘2645怎么对k - means聚类结果进行分析 -
穆柄健13568101847 ______ 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...

宰从飘2645k - means算法什么时候被提出 -
穆柄健13568101847 ______ 1967年

宰从飘2645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 -
穆柄健13568101847 ______ %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...

宰从飘2645怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
穆柄健13568101847 ______ function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels] = min(dist,[],2); d= sum(...

宰从飘2645一段代码,求教.k - means算法的分割 -
穆柄健13568101847 ______ A=imread('1.jpg'); figure; imshow(A); title('Hawk'); cform=makecform('srgb2lab'); lab_A=applycform(A,cform); 这里为什么要转去lab空间,其他的转换不好用吗?对于颜色分割的吧 lab空间相互分量联系性比较小 利于分割 ab = double(lab_A(:,:,2:3)...

宰从飘2645举例说明某种具体聚类算法的应用过程 - 上学吧普法考试
穆柄健13568101847 ______ 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接