c语言k均值算法（k均值聚类算法c语言）

本篇文章给大家谈谈c语言k均值算法，以及k均值聚类算法c语言对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

kmeans中的k的含义：聚类的个数。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是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时，类的数量是由问题内容指定的。

（图片来源网络，侵删）

K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。

KNN，K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的y，就从数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多，就把x的label设为c。

k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。

（图片来源网络，侵删）

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***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。

K-均值算法（K-means clustering algorithm）是一种常见的聚类算法，用于将一组数据划分为K个不同的簇或组。其工作流程如下：初始化：随机选择K个点作为初始的簇中心（centroid）。

kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

（图片来源网络，侵删）

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。

kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点***和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

关于c语言k均值算法和k均值聚类算法c语言的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。