kmeans聚類 c 實現

/*

num_class: 聚類數
num_data：資料個數
dimension：資料維度（每個資料是多少維的）
data：待聚類資料指標
cluster_center：聚類中心指標
max_error：前後兩次誤差降低到此值迭代終止
max_iters：最大迭代次數
1、隨機初始化聚類中心
2、根據聚類中心計算每個樣本屬於哪個聚類中心
3、根據聚出來資料重新計算每個類新的聚類中心
重複2，3步驟
*/void kmeans_cluster(const int num_class, const int num_data, const int dimension, double **data, double **cluster_center, double &max_error, int max_iters = 1000)
}	for (int iter = 0; iter < max_iters; iter++)
;//此處並不是想寫10，而是dimension，但是陣列宣告時元素個數不允許用變數
for (int c = 0; c < num_class; c++)
}cluster_mark[*std::min_element(sum, sum + num_data)].push_back(i);			
}		//re-calcute center, cluster_center[num_class][dimension],difference between two iters, max_error
for (int c = 0; c < num_class; c++)
mean_d = mean_d / cluster_mark[c].size();
curr_error = curr_error + abs(cluster_center[c][d] - mean_d);
cluster_center[c][d] = mean_d;
}}		if (curr_error < max_error)
}}

C 實現Kmeans扁平聚類

隨機生成50個2維向量，將他們聚成3個簇，然後在平面上表示出來 kmeans,h pragma once include include using namespace std struct point struct vect struct cluster class kmeans void qce...

k means聚類演算法C 實現

clustering 中文翻譯作 聚類 簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 classification 分類 不同，對於乙個 classifier 通常需要你告訴它 這個東西被分為某某類 這樣一些例子，理想情況下，乙個 classifier 會從它得到的訓練集中進行 學習 從而具備對未知資料進行...

kmeans聚類的實現

kmeans演算法流程 從資料中隨機抽取k個點作為初始聚類的中心，由這個中心代表各個聚類 計算資料中所有的點到這k個點的距離，將點歸到離其最近的聚類裡 調整聚類中心，即將聚類的中心移動到聚類的幾何中心 即平均值 處，也就是k means中的mean的含義 重複第2步直到聚類的中心不再移動，此時演算法...