kmeans经典例题

车云宏1760简述K - means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 -
辕吴包14758716174 ______ 过程:1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;2、 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)4、循环步骤2和3,直到每个聚类不再发生变化为止 缺点:1、聚类个数K需要自己决定,因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试,选择最好的2、当k确定时,聚类效果和初始中心选择有关,所以算法很不稳定3、算法在维数较多时,由于需要多次迭代,花费时间较长

车云宏1760K - Means聚类算法原理是怎么样的? -
辕吴包14758716174 ______ 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将百事先输入的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小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获...

车云宏1760matlab的kmeans算法的问题 -
辕吴包14758716174 ______ 没有问题!I = imread(('1.bmp)); [nrows,ncols]=size(I); I2 = double(I); II = I2(:); [idx, ctx]=kmeans(II,4); iidx = reshape(idx,nrows,ncols); imshow(I) figure,imshow(iidx,[]);

车云宏1760急求:k - Means聚类算法实现 -
辕吴包14758716174 ______ K-MEANS算法: 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”...

车云宏1760怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
辕吴包14758716174 ______ 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(...

车云宏1760R语言中kmean函数默认的最大迭代次数是多少 -
辕吴包14758716174 ______ kmeans文档中时这样写的:Description Perform k-means clustering on a data matrix.Usage kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(＂Hartigan-Wong＂, ＂Lloyd＂, ＂Forgy＂, ＂MacQueen＂), trace=FALSE) 所以,默认的最大迭代次数是10,当然我们使用的时候自己来设置!一般10、30、50都行吧!

车云宏1760matlab 中kmeans聚类完了以后 怎么存储每一类? -
辕吴包14758716174 ______ 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);...

车云宏1760一段代码,求教.k - means算法的分割 -
辕吴包14758716174 ______ 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)...

车云宏1760简述K - means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 -
辕吴包14758716174 ______[答案] 1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;2、 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值...