動態聚類方法是模式識別中一種普遍採用的方法，它具有以下3個要點：
1：選定某種距離度量作為樣本間的相似性度量
2：確定某個評價聚類結果質量的準則函式
3：給定某個初始分類，然後用迭代演算法找出使準則函式取極值的最好的聚類結果
k-means演算法:
輸入：聚類個數k，以及包含 n個資料物件的資料庫。
輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。
處理流程：
（1） 從 n個資料物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；
（2） 迴圈（3）到（4）直到每個聚類不再發生變化為止；
（3） 根據每個聚類物件的均值（中心物件），計算每個物件與這些中心物件的距離；並根據最小距離重新對相應物件進行劃分；
（4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心物件）
k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個「中心物件」（引力中心）來進行計算的。
k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個資料物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；而對於所剩下其它物件，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有物件的均值）；不斷重複這一過程直到標準測度函式開始收斂為止。一般都採用均方差作為標準測度函式. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。 */
/* k-均值演算法*/
/*vc++6.0下編譯通過*/
#include
#include
void main()
/*******************************列印結果***************************************/
printf("%f,%f,%f,%f/nrress esc to close/nrress any key to continue/n ",z1x,z1y,z2x,z2y);
test=getch(); //按esc退出
}//回while
}
K均值演算法
假設需要聚成k個類 演算法先會隨機從資料集中選取k個點，把他們當做k個聚類的中心點 依次計算資料集中的每乙個點與各個中心點的距離，離哪個中心點近，就劃分到那個中心點對應的聚類下 計算分到同一類簇下，所有點的均值，更新中心點，重複 直至達到迭代結束條件 import numpy as np impor...
k均值演算法
1 撲克牌手動演練k均值聚類過程 30張牌，3類 實驗總牌數為30，分三類進行三輪迭代。第一輪 抽取聚類中心為 3 4 7.聚類結果為 第二輪 經過求平均後，重新確定聚類中心為 2 4 10 第三輪 對上類再進行求平均，選定聚類中心為2 5 10 最終聚類中心穩定在2 5 10，以此為小中大劃分。2...
K均值演算法
1.機器學習的步驟 資料，模型選擇，訓練，測試，2.安裝機器學習庫sklearn pip list 檢視版本 python m pip install upgrade pip pip install u scikit learn pip uninstall sklearn pip uninstall...