kmeans++
@幸货1289：k - means++是对什么算法的改进 -
养妮15697868455…… K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果.使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性.
@幸货1289：求个使用C++实现的k - means++算法,不是k-means-
养妮15697868455…… 既然是算法,就不可能随机...\r\n你要用一个确定的算法,去实现一个随机的结果...\r\n\r\n你自己随便写写,打乱一个数组的排列顺序,然后告诉他这就是随机排序的一个结果...当然了,此程序只能执行一次
@幸货1289：怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
养妮15697868455…… function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels] = min(dist,[],2); d= sum(...
@幸货1289：急求:k - Means聚类算法实现 -
养妮15697868455…… K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”...
@幸货1289：kmeans++每次聚类的结果不一样吗 -
养妮15697868455…… 因为K-mean的初始化是需要随机的,要随机的确定K个点作为初始点.
养妮15697868455…… K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果.使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性.
@幸货1289：求个使用C++实现的k - means++算法,不是k-means-
养妮15697868455…… 既然是算法,就不可能随机...\r\n你要用一个确定的算法,去实现一个随机的结果...\r\n\r\n你自己随便写写,打乱一个数组的排列顺序,然后告诉他这就是随机排序的一个结果...当然了,此程序只能执行一次
@幸货1289：怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
养妮15697868455…… function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels] = min(dist,[],2); d= sum(...
@幸货1289：急求:k - Means聚类算法实现 -
养妮15697868455…… K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”...
@幸货1289：kmeans++每次聚类的结果不一样吗 -
养妮15697868455…… 因为K-mean的初始化是需要随机的,要随机的确定K个点作为初始点.
