kmeans算法算法数据代码.pptx
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clearclcloaddata.txt;a=data(1:30,1:4);%取第一类的前三十组aa=data(31:50,1:4);%第一类的后二十组b=data(51:80,1:4);%第二类的前三十组bb=data(81:100,1:4);%第二类的后二十组c=data(101:130,1:4);;%取第三类的前三十组cc=data(131:150,1:4);%第三类的后二十组train=cat(1,a,b,c);%组成训练样本(90*4)test=cat(1,aa,bb,cc);%组成测试样本(6
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K-Means算法原理K-Means聚类算法是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。所谓的基于距离的聚类算法指采用距离作为相似性度量的评价指标,也就是说,当两个对象离的近,二者之间的距离比较小,那么它们之间的相似性就比较大。这类算法通常是由距离比较相近的对象组成簇,把得到紧凑而且独立的簇作为最终目标,因此,将这类算法称为基于距离的聚类算法。K-Means聚类算法就是其中比较经典的一种算法。K-Means聚类是数据挖掘的重要分支,同时也是实际应用中最常用的聚类算
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