77问答网
所有问题
当前搜索:
k均值算法例题及答案
K均值算法
,我将一个没m*n的矩阵转换成一维的行向量矩阵,然后通过两个...
答:
设矩阵A为m*n,分类数k=2 B=reshape(A,1,m*n);%将矩阵转化为1维的行向量 [IDX] = kmeans(B,k);%用
k均值
分为2类 a=reshape(IDX,m,n)%重新转化为m行n列 此时,不同的类别已经是不同的值了,不知道你要什么样的,我通常标为不一样的颜色 彩色显示分割结果 imseg=imageRGB(seg,k...
请用
k
-
均值算法
把表1中的点聚为3个类
答:
初始点为1,4,7;根据
K
-Means聚类的最近邻思想,可以计算其余5个点与这些初始聚类中心的欧氏距离。选取欧氏距离最小的点归到相应的类,然后根据
均值
法重新计算各个聚类簇的聚类中心 如此迭代,直到聚类中心不再大范围移动,即可收敛,得到最终的聚类结果 ...
请用
k
-
均值算法
把表1中的点聚为3个类
答:
初始点为1,4,7;根据
K
-Means聚类的最近邻思想,可以计算其余5个点与这些初始聚类中心的欧氏距离。选取欧氏距离最小的点归到相应的类,然后根据
均值
法重新计算各个聚类簇的聚类中心 如此迭代,直到聚类中心不再大范围移动,即可收敛,得到最终的聚类结果 ...
k均值
聚类
算法
原理
答:
算法
:第一步:选
K
个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步:逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj...
数据挖掘
题目
,
K
—
均值算法
应用
答:
第一轮 A1(2,10)B1(5,8),A3(8,4), B2(7,5),B3(6,4),C2(4,9)C1(1,2),A2(2,5)对应中心分别是(2,10),(6,6),(1.5, 3.5)最后结果:{A1(2,10),B1(5,8),C2(4,9)} {A3(8,4), B2(7,5),B3(6,4)} {C1(1,2),A2(2,5...
如何编写求
K
-
均值
聚类
算法
的Matlab程序?
答:
algorithm)是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-
均值算法
,其基本思想是:通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为c个类别,算法如下:(1)适当选择c个类的初始中心;(2)在第
k
次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最...
K均值算法
介绍
答:
K均值 (K-means) 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集,可以看到只有输入 ,没有输出 。下面说明一下
K均值算法
的过程 K均值算法的代价函数为:优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。上述步骤中 第3步集群分配,是通过找到离样本最近的聚类中心点来最小化代价函数; ...
k均值
聚类
算法
答:
k均值
聚类
算法
:选择初始聚类中心、分配数据点到最近的聚类、更新聚类中心、迭代、结果分析。1、选择初始聚类中心 从数据集中随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。这些数据点可以是数据集中的任意点,但必须保证每个数据点只属于一个聚类。2、分配数据点到最近的聚类 将每个数据点分配到最近的聚类中心。这...
k均值
聚类
算法
答:
k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,
k均值算法
根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。k均值聚类算法的优缺点 1、优点 原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快;聚类效果较优,算法的可解释...
八:聚类
算法K
-means(20191223-29)
答:
基本的聚类分析
算法
1.
K均值
: 基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇。 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝试单个、包含所有点的簇。 3. DBSCAN: 一种基于密度的划分距离的算法,簇的个数有算法自动的确定,低密度中的点...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
K均值算法的5个经典例题
数据挖掘k均值算法例题
knn算法例题及答案
k均值算法例题讲解
kmeans算法例题及答案
k均值算法例题计算过程
k均值聚类例题计算
kmeans算法计算题
k均值聚类的例题