NewK-means-clustering-algorithm.rar
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源码类别:

matlab例程

开发平台:

Matlab

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资源说明:珍藏版,可实现,新K均值聚类算法,分为如下几个步骤: 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本,将其归入与其最近的聚类中心的那一类中,重新计算样本均值,更新聚类中心。然后取下一样本,重复操作,直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理,不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。
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