k均值聚类算法c语言程序，k均值聚类算法例题

简述K-均值算法的工作流程?

1、，更新：计算每个簇的中心点，并用新的中心点替换原来的中心点。4，重复：重复上述步骤，直到簇的划分不再发生变化或者达到最大的迭代次数，结束算法。

2、重复迭代：重复执行步骤2和步骤3，直到所有数据点不再改变聚类或者达到预先设定的迭代次数。在此过程中，如果某个聚类中没有数据点，则需要重新随机选择一个数据点作为该聚类的初始聚类中心。

3、k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

4、K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。

5、算法流程 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心。对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类。

k均值聚类算法

k均值聚类算法：选择初始聚类中心、分配数据点到最近的聚类、更新聚类中心、迭代、结果分析。选择初始聚类中心 从数据集中随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。

K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。

K均值 (K-means) 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集，可以看到只有输入 ，没有输出 。下面说明一下K均值算法的过程 K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。

K均值聚类算法的优点是算法结构清晰，思路简单，实现简单，易于解释，而且精度可以达到非常好的水平。

K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

聚类(Clustering)

1、聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。

2、密度聚类是基于密度的聚类，它从个样本分布的角度来考察样本之间的 可连接性 ，并基于可连接性（密度可达）不断拓展疆域（类簇）。

3、聚类分析区别于分类分析(classification *** ysis) ，后者是有监督的学习。

4、聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。

...要将其分成两群,数据分别为:2,3,5,7,10。假设以K-平均?

通过K-均值聚类算法，可以将给定的数据{2，3，5，7，10}分成两组，其中一组为{2，3，5，7}，另一组为{10}。

D、在B列之后插入一空列→将H列的数据复制到该空列C上→将原B列复制到原H列上→单击列标B再单击工具栏中的删除按钮。现要将某工作表的3行与第5行内容对调，下列操作中，错误的是(C)。

第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。

然后确定组数为5，可以将成绩分为以下5组：组1：63-69 组2：70-76 组3：77-83 组4：84-90 组5：91-97 每组的跨度就是组距，由于每组跨度相同，因此可以直接计算每组的跨度，最后得出组距为7。

重复第4步，直到聚类结果不再变化，然后结果输出。

十个数字按从小到大的顺序排好，即从而将前五个数字分为一组，后五数分为一组，得出的两组组间差最小。排序的目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。

聚类算法

K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。

聚类算法有K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法、Clara算法、Mean-Shift聚类算法五种。

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

如何编写求K-均值聚类算法的Matlab程序?

1、matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。

2、可以选择dendrogram显示的结点数目，这里选择20 。

3、SumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离；[Idx，Ctrs，SumD，D] =kmeans(X，2，Replicates，2，Options，opts)；画出聚类为1的点。

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