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文档简介

1、c均值(jn zh)聚类算法实验(shyn)目的通过(tnggu)通过学习第5章C均值算法的学习，用C语言实现算法，提高C语言编程能力，加深对该种算法的理解。实验内容1.已知二维模式样本组成的样本集 X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8)。2.通过C均值算法，实现样本的分类。程序流程图实验(shyn)结果部分(b fen)程序代码void main()int i;calculate_group();calculate_foucus();for(;)if(z10.x=z0.x & z11.x=z1.x & z10.y=z0.y & z11.y=z1.y)break;for(i=0

2、;i8;i+)f1i.x=zero_point;f2i.x=zero_point;t1i=99;t2i=99;for(i=0;i2;i+)zi.x=z1i.x;zi.y=z1i.y;f1num=0;f2num=0;calculate_group();/分群calculate_foucus();/计算(j sun)新群心/输出(shch)结果coutC均值(jn zh)算法（课件例题） endlendl;cout分群结果(ji gu):endl;coutf1: ;for(i=0;i8;i+)if(t1i!=99)coutpi ;cout;coutendlf2: ;for(i=0;i8;i+)if

3、(t2i!=99)coutpi ;cout;coutendl;coutendl;system(pause);实验(shyn)总结C均值算法的结果受到下列因素的影响：初始分群中心的选取；与样本的选取次序有关；与样本的集合(jh)分布有关；与样本数量差异的大小有关。可见C均值聚类算法对群心的依赖很严重。当选择的群心不合适时，可能会陷入死循环当中。可能初始群心不同，结果相同，但迭代次数等仍会有差异(chy)。可见C均值聚类算法的结果拥有较强的不稳定性。内容总结（1）c均值聚类算法实验目的通过通过学习第5章C均值算法的学习，用C语言实现算法，提高C语言编程能力，加深对该种算法的理解（2）实验内容1.已知二维模式样本组成的样本集 X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8)（3）程序流程图实验结果部分程序代码void main(

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