k-means 算法

资 源 简 介

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。

详 情 说 明

在这份文档中，我们谈论了k-means算法。该算法接受输入量k，并将n个数据对象划分为k个聚类。这样，我们可以获得一些聚类，这些聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。为了计算聚类相似度，我们利用各聚类中对象的均值来获得一个“中心对象”（引力中心）进行计算。如果你想测试这个算法，你可以使用兰花数据集并尝试使用我们提供的matlab源代码。此外，我们建议你尝试不同的数据集和不同的参数来更好地理解和应用这个算法。