Kmeans和GMM算法思路和Demos_第1页
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文档简介

聚类Kmeans和GMM,吴智平31520111153200,Kmeans,输入：聚类个数k，以及包含n个数据对象的矩阵。输出：满足方差最小标准的k个聚类。,算法过程,（1）从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）（4）循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止,Kmeans,初始点选择利用随机数srand(time(NULL);temp=(long)rand()%Dimension+1;while(iat(temp).x;centriodYi=PointMatrix-at(temp).y;centriodX1i=0;centriodY1i=0;+i;,Kmeans,欧式距离的计算distance=doubledistanceTemp=sqrt(pow(PointMatrix-at(kDimension).x-centriodXj),2.0)+pow(PointMatrix-at(kDimension).y-centriodYj),2.0);,Kmeans,中心点选择x=(x1+x2+.+xn)/ny=(y1+y2+.+yn)/n终止条件对原中心点和新中心点求：terminal=|x1-x2|+|y1-y2|,GMM,EM,算法,概率函数,fourty.data,long1.data,spiral.data,squa
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