C++实现K均值数据聚类算法(含完整源码)

最新推荐文章于 2024-05-11 13:41:08 发布
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文章标签： 算法 c++ 均值算法 C/C++
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本文介绍了K均值数据聚类算法的原理，使用C++实现了该算法，并在Iris数据集上进行实验。通过最小化簇内平方和来划分数据，最终得到平均轮廓系数为0.55，验证了聚类效果。

C++实现K均值数据聚类算法(含完整源码)

K均值数据聚类算法是一种简单有效的聚类算法，它将 n n n个对象分成 k k k个族，使得族内的对象相似度尽可能高，族间的相似度尽可能低。

本文将使用C++语言实现K均值数据聚类算法，并提供完整源码。

算法原理

给定数据集 D = { x 1 , x 2 ,

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C/C++ 聚类K-means cluster算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-29 1898
K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。
C_means（C均值聚类）算法 c++递归实现
D_XQY_的博客
04-06 1713
Clion 编写 注意问题 ：动态内存 一：C-MEANS １．算法程序( c++): C_means.h文件： // #ifndef UNTITLED_C_MEANS_H #define UNTITLED_C_MEANS_H #define DATANUM 178 //178个数据样本 #define DATAATTRIBUT...
C/C++语言实现K均值（C均值）聚类算法
落枫的专栏
06-27 9739
K-means 算法的工作原理： 算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后
动态聚类中 C－均值算法 (K－均值算法)的C++实现
sandrain_zeq的专栏
06-20 7043
一：说明动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点：    1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量    2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数    3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果本文给出了 C－均值算法 的 C++  实现。（算法描述参见  边肇祺  张学工等  > P237 清华大学出版社） 二
FCM-模糊C均值聚类算法简介及C++实现代码
一直在笑的博客
12-03 4331
        模糊C均值聚类（FCM）算法是基于模糊理论的一种软聚类算法。相对于K-Means算法的硬聚类，FCM提供了更加灵活的聚类结果。在很多情况下，数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇，这时使用K-Means为每一个对象指定一个特定的簇，就可能出现问题。FCM定义了隶属度的概念，用于衡量某个对象对各个簇的隶属程度。因此，在模糊的数据集中使用FCM算法可以得到更好的结果。 一、算法流程图： 二、关键步骤的计算 聚类损失函数：     &
模糊C均值聚类 C++代码
Vivian_0621的博客
03-09 922
// 模糊C均值聚类.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include "pch.h" #include <iostream> #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<fstream> #include<cmath> #include<ctime> #include<cstdlib&g
基于C++实现的K均值聚类算法DLL库
结合标签信息如“K均值”、“聚类算法”、“C++”、“DLL”、“机器学习”、“数据挖掘”等，可以推断出这是一个以C++语言编写的、可被其他程序调用的动态链接库（DLL）形式的K均值聚类算法实现，适用于需要高性能...
C++实现k均值聚类算法
04-27
这个项目是用C++语言实现的K均值聚类算法，特别针对文本数据进行优化。 K均值算法的核心思想是迭代地将每个数据点分配到最近的簇中心，并更新簇中心为该簇内所有点的均值。以下是对这一算法的详细解释： 1. **初始...
基于VC的K均值聚类算法实现源码
在描述中提到“用VC编写的K均值聚类算法的源代码，经调试可以使用”，这说明该压缩包内不仅包含可执行逻辑的核心算法代码，还包含了完整的工程文件（如.dsw、.dsp、.sln、.vcproj等），允许开发者直接在Visual ...
机器学习聚类算法AGNES层次聚类 C++实现
weixin_43791996的博客
04-17 2533
C++实现AGNES算法 该算法是自底而上的算法，他的主要原理是所有数据每个样本看成一个初始聚类，在算法运行过程中不断找出距离自己最近的聚类之后合并，直到达到自己设定的聚类个数，伪代码如下： C++代码如下 //DataPoint.h 保存基础数据的类 #ifndef _DATAPOINT_H_ #define _DATAPOINT_H_ #include <vector> #i...
C均值聚类算法及其实现
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06-21 1万+
C-均值聚类算法是动态聚类算法的一种 动态聚类——兼顾系统聚类和分解聚类 下文文字描述居多，公式较少放心食用。 首先给出聚类准则函数是误差平方和准则： Jc=∑j=1c∑k=1nj∣∣xk−mj∣∣2J_{c}=\sum_{j=1}^{c}\sum_{k=1}^{n_{j}}||x_{k}-m_{j}||^{2}Jc​=∑j=1c​∑k=1nj​​∣∣xk​−mj​∣∣2 其中ccc代表类数，njn_{j}nj​代表jjj类的样本数 （1）C－均值算法（一） 1.从混合样本中抽取c个初始聚合中心。 2.计
机器学习——聚类算法的C++简易实现（k=3）
weixin_43856705的博客
12-13 928
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聚类算法--近邻聚类算法（C++实现）
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k形图案 c++
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题目描述 KiKi学习了循环，BoBo老师给他出了一系列打印图案的练习，该任务是打印用“*”组成的K形图案。 输入描述: 多组输入，一个整数（2~20）。 输出描述: 针对每行输入，输出用“*”组成的K形，每个“*”后面有一个空格。 示例1 输入 2 输出 * * * * * * * * * * * 注意： 示例所给的输出有一些空格，需将其复制放在编辑区才能看见 就像这样 #include<iostream> using namespace std; int main (
聚类算法之DBScan(C++)
DiamonJoy
03-09 4524
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
Open3D DBSCAN聚类
dayuhaitang1的博客
06-14 1559
DBSCAN算法做为一种有名的密度聚类算法，它是通过邻域参数(Distance,MinPts)来刻画样本分布的紧密程度。而在真正开始之前，首先要理解下面这几个概念：更为具体的内容也可参考这篇文章点云DBSCAN聚类算法。...
DBSCAN聚类算法的C++实现
PixelProX的博客
09-09 429
在本文中，我将提供DBSCAN聚类算法的C++实现，并解释每个步骤的原理和代码实现细节。我们可以使用一个结构体来表示数据点，其中包含点的坐标和一个表示该点是否已被访问的标志。对于每个数据点，我们计算其邻域内的点数，并标记该点是否为核心点。在DBSCAN算法中，我们需要计算数据集中每对数据点之间的距离。对于每个核心点，我们将其邻域内的所有未访问点标记为同一聚类，并继续扩展。对于每个核心点，我们将其邻域内的所有点标记为同一聚类。最后，我们将实现一个主函数来调用DBSCAN聚类算法的各个步骤，并输出聚类结果。
c++ 实现K近邻算法
a136522541的博客
01-26 5522
本文部分内容参考与这里和这里 本文着重于介绍用c++实现K近邻算法。首先介绍一下K近邻算法的原理和优缺点。 KNN算法 原理 对于一个数据样本集合，每条数据都有对应的标签。当输入一个新的，没有标签的数据时，算法将新数据的每个特征与样本中对应的特征进行比较。然后选取数据集中前k个最相似的数据，其中出现最多的标签分类，作为新数据的分类。 优点 精度高，对异常值不敏感，无输入数据假定 缺点 计算复杂度高...
C/C++ K-means聚类算法详解及源码
最新发布
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-11 8911
K-means聚类算法是一种用于将数据集划分为K个不相交的簇的迭代算法。该算法的基本思想是根据数据点之间的距离将它们划分为不同的簇，每个簇都有一个中心点，称为质心。算法的目标是最小化所有数据点与所属簇质心的距离之和。
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