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       本主题类别:     
     shiyuliusy 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      等级：大一新生
      文章：0
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    发贴心情 求K-MEANS算法的大体流程

    近期做毕业设计,动态K平均算法,求达人K-MEANS的大体流程,感激涕零!!!!!!

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    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/5/21 22:25:00
     
     DMman 帅哥哟，离线，有人找我吗？魔羯座1984-1-11
      
      
      威望：1
      头衔：数据挖掘青年
      等级：研二(Pi-Calculus看得一头雾水)(版主)
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      门派：W3CHINA.ORG
      注册：2007/4/9

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    发贴心情 
    俗话说：外事问百度，内事问媳妇。

    一搜很多啊，也可以借本书看看。百度百科上就有这样的解释：
    K-MEANS算法:
    输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。
    输出：满足方差最小标准的k个聚类。
    处理流程：        
    （1）  从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
    （2）  循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止
    （3）  根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
    （4）  重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
    k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

    k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

    ----------------------------------------------
    数据挖掘青年 http://blogger.org.cn/blog/blog.asp?name=DMman
    纪录片之家 （很多纪录片下载）http://www.jlpzj.com/?fromuid=137653

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/5/22 9:04:00
     
     GoogleAdSense魔羯座1984-1-11
      
      
      等级：大一新生
      文章：1
      积分：50
      门派：无门无派
      院校：未填写
      注册：2007-01-01
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    2025/5/12 18:18:50

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