Kmeans聚类的类间距离是哪种距离
时间: 2024-04-24 07:17:30 浏览: 24
K-means聚类的类间距离是通过计算欧氏距离来度量的。欧氏距离是一种常用的距离度量方法,它衡量了两个点之间的直线距离。在K-means算法中,每个样本点都被分配到与其最近的聚类中心,而这个距离就是通过计算欧氏距离来得到的。K-means的目标是最小化所有样本点到其所属聚类中心的欧氏距离之和,从而使得同一个簇中的样本差异小,实现聚类效果。
相关问题
kmeans聚类算法类内距离和类间距离求解的matlab代码
以下是使用Matlab实现K-means聚类算法并计算类内距离和类间距离的代码:
```matlab
% 假设数据集为X,聚类数为k
% X是一个m×n的矩阵,其中m是样本数,n是特征数
% Step 1: 初始化聚类中心
% 从数据集中随机选择k个样本作为初始聚类中心
centroids = X(randperm(size(X,1), k), :);
% Step 2: 迭代更新聚类中心和样本的类别
max_iters = 10; % 最大迭代次数
for iter = 1:max_iters
% 计算每个样本到聚类中心的距离
distances = pdist2(X, centroids);
% 将每个样本分配到距离最近的聚类中心
[~, labels] = min(distances, [], 2);
% 更新聚类中心为每个类别的样本均值
for i = 1:k
centroids(i, :) = mean(X(labels == i, :));
end
end
% Step 3: 计算类内距离和类间距离
intra_dist = 0; % 类内距离
inter_dist = 0; % 类间距离
for i = 1:k
% 计算类内距离
intra_dist = intra_dist + sum(pdist2(X(labels == i, :), centroids(i, :)));
% 计算类间距离
for j = i+1:k
inter_dist = inter_dist + norm(centroids(i, :) - centroids(j, :));
end
end
% 输出结果
disp(['类内距离: ', num2str(intra_dist)]);
disp(['类间距离: ', num2str(inter_dist)]);
```
kmeans聚类算法欧式距离
K-means聚类算法使用欧氏距离来计算数据对象间的距离。在K-means算法中,首先选取K个点作为质心,并计算数据点与质心之间的欧式距离。距离哪个质心越近,那么这个数据点就归于哪一类。通过不断迭代,重新计算质心和重新划分数据点的类别,直到达到收敛的条件,即质心不再改变或者达到预定的迭代次数。 这样,K-means算法可以将数据对象分成K个独立的聚类簇,并使簇内的样本尽可能紧密分布在一起,同时使簇间的距离尽可能大。这种算法在无监督学习中被广泛应用,并且实现较为简单且聚类效果较好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习之Kmeans算法(自学笔记)](https://blog.csdn.net/m0_68795816/article/details/126570388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [K-means聚类算法](https://blog.csdn.net/u014359903/article/details/82385238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [k-means算法](https://blog.csdn.net/qq_52172364/article/details/118030208)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]