public class KMeansCluster { private int k; //簇的个数 private int num = 100000 ; //迭代次数 private ...
K means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 ...
2018-02-09 15:40 0 1403 推荐指数:
public class KMeansCluster { private int k; //簇的个数 private int num = 100000 ; //迭代次数 private ...
From: http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...
java简单实现聚类算法 第一个版本有一些问题,,(一段废话biubiu。。。),,我其实每次迭代之后(就是达不到收敛标准之前,聚类中心的误差达不到指定小的时候),虽然重新算了聚类中心,但是其实我的那些点并没有变,可是这个程序不知道咋回事每次都把我原先随机指定的聚类中心给变成了我算 ...
参考了Andrew Ng的Machine Learning Assignment(https://github.com/rieder91/MachineLearning/blob/mas ...
) K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中 ...
说来这个聚类算法的实现是数据挖掘课程的第三次作业了,前两次的作业都是利用别人的软件,很少去自己实现一个算法,第一个利用sqlserver2008的商业智能工具实现一个数据仓库,数据处理,仓库模型的建立绕,维度表,事实表的创建,不过考试的时候应该也会有数据仓库常用模型的建立吧;第二次利用 ...
聚类算法与K-means实现 一、聚类算法的数学描述: 区别于监督学习的算法(回归,分类,预测等),无监督学习就是指训练样本的 label 未知,只能通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质。无监督学习任务中研究最多的就是聚类算法(clustering)。我们假定一个样 ...
一、K-Means算法原理 二、Hadoop实现K-Means的做法 1、伪代码 (1)主要参数 输入: 参数0--存储样本数据的文本文件inputfile; 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath ...