聚類K-means++演算法流程
2025-02-12 18:25:37 109 3 舉報 0
0
登錄查看完整內容
這是一張聚類K-means++演算法流程圖，展示了如何選擇初始簇中心並進行迭代的過程。首先，隨機選擇一個樣本點作為初始簇中心，然後根據距離將樣本劃分到對應簇中。若未達到收斂或迭代次數限制，則根據機率選擇下一個聚類中心，直到滿足條件後結束。希望這對你理解K-means++演算法有幫助。
作者其他創作
大綱/內容
群組的劃分
隨機選擇一個樣本點作為第一個初始化的簇中心
是否收敛或達到迭代次數？
不
輸入：數據集D、聚類簇數K
K個族群中心是否已被確定？
將各個樣本劃分到距離最小的對應籠中
開始
是
將距離轉化為機率，選擇下一個聚類中心
結束
獲取最大迭代次數
K-means++ 算法
計算每個樣本點到它最近鄰的已知簇中心的距離
0 條評論
下一頁
