实现聚类K均值算法: K均值算法:给定类的个数K
实现聚类K均值算法: K均值算法:给定类的个数K,将n个对象分到K个类中去,使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。 缺点:产生类的大小相差不会很大,对于脏数据很敏感。 改进的算法: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...
实现聚类K均值算法: K均值算法:给定类的个数K,将n个对象分到K个类中去,使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。 缺点:产生类的大小相差不会很大,对于脏数据很敏感。 改进的算法: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...
Scalable k-means software and test datasets This package (a Unix tar file, gzipped) contains the source code for the software that was used to run the...
K-均值算法的c语言实现,他是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。...
这次上传的代码是关于K-means clusters的代码,希望能对大家有用。...
用matlab编写的4阶R-K程序。对于仿真可能有所帮助。...