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K-means算法

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  • 上传时间:2021-06-30
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  • 标      签: 其他项目 c++ 算法 KMeans

资 源 简 介

应用背景c++代码,基于k-means遗传算法的应用,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。其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。关键技术K-Means的算法如下:随机在图中取K(这里K=2)个种子点。然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离,假如点Pi离种子点Si最近,那么Pi属于Si点群。(上图中,我们可以看到A,B属于上面的种子点,C,D,E属于下面中部的种子点)接下来,我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。(见图上的第三步)然后重复第2)和第3)步,直到,种子点没有移动(我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A,B,C,下面的种子点聚合了D,E)。

文 件 列 表

k-means
Debug
k-means
k-means.sdf
k-means.sln
k-means.v11.suo

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