基本的k-means算法流程如下:选取k个初始质心(作为初始cluster) repeat:对每个样本点,计算得到距其最近的质心,将其类别标为该质心所对应的clusterk-means工作流程创建k 个点作为起始质心(通常是随机选择)当任意一个点的簇分配结果发生改变时(不改变时算法结束)对数据集中的每个数据点对每个
K-means算法是一种基于划分的聚类方法,其流程如下: 1. 初始化:选择K个初始聚类中心。2. 分配:将每个样本点分配到最近的聚类中心所代表的簇中。3. 更新:重新计算每个簇的平均值,并将其作为新的聚类中心。4. 判断:如果聚类中心不再发生变化,或者达到预设的最大迭代次数,则停止迭代;否则,返回第2步。5. 输出:输出每个样本点所属的簇以及每个簇的中心。K-Means算法,也称K-均值,是一种使用广泛的最基础的聚类算法。K-means算法流程图,可供参考使用~
数字图像处理入门第66节:用小例子讲解k-means算法流程及如何实现。实验中对彩色图像的色彩值进行了聚类,用3种颜色表征了图像的全部内容,从实验结一、K-means算法主要过程(1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心;(2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分;(3)再次计算每个聚类中心
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