程序实现了K均值聚类算法

资 源 简 介

在试验中编写程序实现了K均值聚类算法，K均值聚类的原理是：在训练样本中找到C个聚类中心，每个聚类中心代表一个类的中心。然后将样本归类到与其最近的聚类中心的那一类。 C的选择是通过先验知识或经验选取的。聚类中心是通过算法迭代求得的。

详 情 说 明

在试验中，我们编写了一段程序，实现了K均值聚类算法。该算法的原理是：在训练样本中，找到C个聚类中心，每个聚类中心代表一个类的中心。然后，将样本归类到与其最近的聚类中心的那一类。在实际应用中，我们可以通过先验知识或经验来确定C的值。K均值聚类算法的过程中，聚类中心是通过算法迭代求得的。具体来说，我们可以先随机选取C个样本作为聚类中心，然后计算每个样本点与这C个中心点之间的距离，将每个样本点归到距离最近的中心点所在的类别中。接着，对于每一个类别，重新计算其所有样本点的中心点，并将这些新的中心点作为新的聚类中心。这个过程一直迭代下去，直到聚类中心不再发生变化为止。这样，我们就可以得到K个聚类，每个聚类都有其代表性的中心点。K均值聚类算法在数据挖掘、图像处理等领域有着广泛的应用。