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k-means离群点检测

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  • 上传时间:2021-06-30
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  • 标      签: Windows开发

资 源 简 介

1算法思路  K-means算法  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种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了,每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个:  1)没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。  2)没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。  3)误差平方和局部最小。  2算法步骤 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

文 件 列 表

k-means离群点检测
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src

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