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K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一...
2015-03-18
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K-MEANS算法 输入：聚类个数k
K-MEANS算法 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程： （1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2） 循环（...
2013-12-20
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聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用
聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对...
2013-12-26
134
Initialize U=[uij] matrix, U(0) At k-step: calculate the centers vectors C(k)=[cj] with U(k) &nb
Initialize U=[uij] matrix, U(0) At k-step: calculate the centers vectors C(k)=[cj] with U(k)        ...
2013-12-29
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