k均值聚類:---------一種硬聚類演算法,隸屬度只有兩個取值0或1,提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」準則;模糊的c均值聚類演算法:-------- 一種模糊聚類演算法,是k均值聚類演算法的推廣形式,隸屬度取值為[0 1]區間內的任何乙個數,提出的基本根據是「類內加權誤差平方和最小化」準則;
這兩個方法都是迭代求取最終的聚類劃分,即聚類中心與隸屬度值。兩者都不能保證找到問題的最優解,都有可能收斂到區域性極值,模糊c均值甚至可能是鞍點。
至於c均值似乎沒有這麼叫的,至少從我看到文獻來看是沒有。
K 均值演算法
動態聚類方法是模式識別中一種普遍採用的方法,它具有以下3個要點 1 選定某種距離度量作為樣本間的相似性度量 2 確定某個評價聚類結果質量的準則函式 3 給定某個初始分類,然後用迭代演算法找出使準則函式取極值的最好的聚類結果 k means演算法 輸入 聚類個數k,以及包含 n個資料物件的資料庫。輸出...
K均值演算法
假設需要聚成k個類 演算法先會隨機從資料集中選取k個點,把他們當做k個聚類的中心點 依次計算資料集中的每乙個點與各個中心點的距離,離哪個中心點近,就劃分到那個中心點對應的聚類下 計算分到同一類簇下,所有點的均值,更新中心點,重複 直至達到迭代結束條件 import numpy as np impor...
k均值演算法
1 撲克牌手動演練k均值聚類過程 30張牌,3類 實驗總牌數為30,分三類進行三輪迭代。第一輪 抽取聚類中心為 3 4 7.聚類結果為 第二輪 經過求平均後,重新確定聚類中心為 2 4 10 第三輪 對上類再進行求平均,選定聚類中心為2 5 10 最終聚類中心穩定在2 5 10,以此為小中大劃分。2...