c-means聚类算法数学公式
时间: 2023-09-28 14:14:05 浏览: 62
回答: C-means聚类算法的数学公式可以表示为以下几个步骤:
1. 初始化:随机选择k个质心,其中k是预先设定的聚类数目。
2. 计算距离:对于每个样本点,计算其与每个质心之间的距离。常用的距离度量是欧氏距离。
3. 分配样本:将每个样本分配给距离最近的质心,形成k个聚类。
4. 更新质心:对于每个聚类,计算其所有样本的平均值,得到新的质心。
5. 重复步骤2-4,直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
C-means聚类算法的数学公式可以用以下方式表示:
1. 初始化:随机选择k个质心,表示为C = {c1, c2, ..., ck}。
2. 计算距离:对于每个样本点x,计算其与每个质心之间的距离,表示为d(x, ci),其中i表示第i个质心。
3. 分配样本:将每个样本点x分配给距离最近的质心,表示为x属于ci。
4. 更新质心:对于每个聚类ci,计算其所有样本的平均值,得到新的质心ci。
5. 重复步骤2-4,直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
请注意,这只是C-means聚类算法的一种常见表示方式,具体的数学公式可能会根据不同的实现和问题而有所变化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [K-Means聚类算法](https://blog.csdn.net/weixin_42474220/article/details/114111640)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]