K-Means聚类算法原理（2）

weiweitech 2023-01-12 23:27:27

课时名称	课时知识点
K-Means聚类算法原理（2）

...全文

96 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理：基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。算法步骤： ①随机选取K个初始聚类中心； ②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心； ③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心； ④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化； ⑤结束，得到K个聚类。

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

详见博文：http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455

文档是关于聚类算法的专题研究，涵盖了聚类算法的多个方面，包括算法原理、流程、不同数据集的聚类效果评估、优化方法以及实际应用案例。以下是文档的核心内容概要： 聚类算法原理：介绍了聚类算法的基本概念，包括粗聚类和细聚类，以及聚类算法与分类算法的区别。 K-Means聚类：详细讨论了K-Means算法，包括算法流程、优缺点、SSE（误差平方和）以及K值的确定方法，如肘部法、轮廓系数法和Calinski-Harabasz指数。 K-Means聚类效果评估：探讨了如何评估K-Means聚类效果，包括不同数据集的聚类效果和评估指标。 聚类算法优化：介绍了多种聚类算法的优化方法，如二分K-Means、ISODATA、Kernel K-Means、K-Means++、Canopy算法配合初始聚类、k-medoids（K-中心聚类算法）和Mini Batch K-Means。 聚类算法进阶：讨论了更高级的聚类算法，包括DBSCAN、层次聚类、谱聚类、Mean Shift聚类、SOM（自组织映射）和AP（亲和力传播）聚类。 聚类算法实战应用：提供了聚类算法在图片压缩和文本文档聚类中的应用案例，

Mahout支持K-Means等聚类算法，在此zip包中已经有打好jar包的资源，不需要用户再打jar包，可以直接使用。

韦玮的课程社区_NO_2

1

社区成员

73

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章