聚类K-means++算法流程
2024-12-18 22:10:11 0 举报
K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。
作者其他创作
大纲/内容
输出簇的划分
随机选择一个样本点作为第一个初始化的簇中心
是否收敛或达到迭代次数?
NO
输入:数据集D、聚类簇数K
K个簇中心是否被确定?
将各样本划分到距离最小的对应簇中
开始
YES
将距离转化为概率,选取下一个聚类中心
结束
获取最大迭代次数
K-means++算法
计算每个样本点到它最近邻的已知簇中心的距离

收藏

收藏
0 条评论
下一页