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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。