快速k均值聚类
2016-08-23
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如何获取积分?
[L, C, D] = FKMEANS(X, k),使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点,列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后,J的值没有发生变化,说明算法已经收敛。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后,J的值没有发生变化,说明算法已经收敛。
matlab
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