二分kmeans算法伪代码
时间: 2023-10-27 21:40:17 浏览: 55
以下是二分k-means算法的伪代码:
输入:数据集 $D$,聚类个数 $K$,迭代次数 $T$
输出:$K$ 个聚类中心
1. 初始化:将所有数据点作为一个簇,随机选择一个簇进行二分
2. for t = 1 to T do
3. 对于被选择的簇执行如下操作:
4. 对该簇应用K-means算法进行二分,得到两个子簇
5. 计算将该簇二分后的SSE值
6. 计算未被选择的簇与该簇二分后的两个子簇的SSE值之和
7. 选择SSE值最大的簇进行二分,并更新簇集合
8. end for
9. 返回 $K$ 个聚类中心
其中,SSE指代平方误差和(Sum of Squared Error),K-means算法是一种基于距离的聚类算法,用于将数据点分成 $K$ 个簇。在二分k-means算法中,首先将所有数据点看作一个簇,然后随机选择一个簇进行二分,即将该簇拆分成两个子簇。接着,对被选择的簇应用K-means算法进行二分,得到两个子簇,并分别计算其SSE值。选择SSE值最大的簇进行二分,并更新簇集合,直到迭代次数达到 $T$ 次或达到收敛条件为止。最终,返回 $K$ 个聚类中心。
相关问题
kmeans聚类算法伪代码
以下是k-means聚类算法的伪代码:
1. 初始化k个聚类中心点
2. 对于每个数据点,计算其与k个聚类中心点之间的距离,将其归类到距离最近的聚类中心点所属的簇中
3. 对于每个簇,重新计算其聚类中心点
4. 重复步骤2和3,直到聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数
具体实现时,可以采用如下的伪代码:
```
Input: 数据集D,聚类数k
Output: 聚类结果
1. 随机选择k个数据点作为初始聚类中心点
2. repeat
3. for each data point x in D do
4. 计算x与k个聚类中心点之间的距离,将x归类到距离最近的聚类中心点所属的簇中
5. end for
6. for each cluster C do
7. 计算簇C中所有数据点的平均值,将其作为新的聚类中心点
8. end for
9. until 聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数
10. 返回聚类结果
```
kmeans聚类算法伪代码matlab语言
以下是kmeans聚类算法的伪代码(Matlab语言):
```
function [clusters, centers] = kmeans(data, k)
% data: n x m 的数据矩阵,n 表示样本数,m 表示特征数
% k: 聚类数
% clusters: n x 1 的向量,表示每个样本所属的簇编号
% centers: k x m 的矩阵,表示每个簇的中心点向量
% 随机初始化 k 个中心点
centers = data(randperm(size(data, 1), k), :);
% 定义迭代次数和误差阈值
max_iters = 100;
epsilon = 1e-6;
for i = 1:max_iters
% 计算每个样本到各个中心点的距离
distances = pdist2(data, centers, 'euclidean');
% 为每个样本分配簇
[~, clusters] = min(distances, [], 2);
% 更新中心点位置
new_centers = zeros(k, size(data, 2));
for j = 1:k
new_centers(j, :) = mean(data(clusters == j, :), 1);
end
% 判断迭代是否收敛
if norm(new_centers - centers) < epsilon
break;
end
centers = new_centers;
end
end
```