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一维均值聚类matlab程序

上传者: qq_43389345 | 上传时间:2023/11/11 15:04:35 | 文件大小:17KB | 文件类型:docx
一维均值聚类matlab程序
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”(引力中心)来进行计算的。
  k-means算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;
而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
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