C++实现K均值数据聚类算法(含完整源码)

一：说明动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点：    1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量    2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数    3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果本文给出了 C－均值算法 的 C++  实现。（算法描述参见  边肇祺  张学工等  > P237 清华大学出版社） 二

Clion 编写 注意问题 ：动态内存 一：C-MEANS １．算法程序( c++): C_means.h文件： // #ifndef UNTITLED_C_MEANS_H #define UNTITLED_C_MEANS_H #define DATANUM 178 //178个数据样本 #define DATAATTRIBUT...

K-means 算法的工作原理： 算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后

        模糊C均值聚类（FCM）算法是基于模糊理论的一种软聚类算法。相对于K-Means算法的硬聚类，FCM提供了更加灵活的聚类结果。在很多情况下，数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇，这时使用K-Means为每一个对象指定一个特定的簇，就可能出现问题。FCM定义了隶属度的概念，用于衡量某个对象对各个簇的隶属程度。因此，在模糊的数据集中使用FCM算法可以得到更好的结果。 一、算法流程图： 二、关键步骤的计算 聚类损失函数：     &

// 模糊C均值聚类.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include "pch.h" #include <iostream> #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<fstream> #include<cmath> #include<ctime> #include<cstdlib&g

基于C++的k-均值聚类机器学习算法（不调包）

C++实现AGNES算法 该算法是自底而上的算法，他的主要原理是所有数据每个样本看成一个初始聚类，在算法运行过程中不断找出距离自己最近的聚类之后合并，直到达到自己设定的聚类个数，伪代码如下： C++代码如下 //DataPoint.h 保存基础数据的类 #ifndef _DATAPOINT_H_ #define _DATAPOINT_H_ #include <vector> #i...

C-均值聚类算法是动态聚类算法的一种 动态聚类——兼顾系统聚类和分解聚类 下文文字描述居多，公式较少放心食用。 首先给出聚类准则函数是误差平方和准则： Jc=∑j=1c∑k=1nj∣∣xk−mj∣∣2J_{c}=\sum_{j=1}^{c}\sum_{k=1}^{n_{j}}||x_{k}-m_{j}||^{2}Jc​=∑j=1c​∑k=1nj​​∣∣xk​−mj​∣∣2 其中ccc代表类数，njn_{j}nj​代表jjj类的样本数 （1）C－均值算法（一） 1.从混合样本中抽取c个初始聚合中心。 2.计

机器学习，聚类算法

C++实现最近邻聚类

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

在本文中，我将提供DBSCAN聚类算法的C++实现，并解释每个步骤的原理和代码实现细节。我们可以使用一个结构体来表示数据点，其中包含点的坐标和一个表示该点是否已被访问的标志。对于每个数据点，我们计算其邻域内的点数，并标记该点是否为核心点。在DBSCAN算法中，我们需要计算数据集中每对数据点之间的距离。对于每个核心点，我们将其邻域内的所有未访问点标记为同一聚类，并继续扩展。对于每个核心点，我们将其邻域内的所有点标记为同一聚类。最后，我们将实现一个主函数来调用DBSCAN聚类算法的各个步骤，并输出聚类结果。

本文部分内容参考与这里和这里 本文着重于介绍用c++实现K近邻算法。首先介绍一下K近邻算法的原理和优缺点。 KNN算法 原理 对于一个数据样本集合，每条数据都有对应的标签。当输入一个新的，没有标签的数据时，算法将新数据的每个特征与样本中对应的特征进行比较。然后选取数据集中前k个最相似的数据，其中出现最多的标签分类，作为新数据的分类。 优点 精度高，对异常值不敏感，无输入数据假定 缺点 计算复杂度高...

K-means聚类算法是一种用于将数据集划分为K个不相交的簇的迭代算法。该算法的基本思想是根据数据点之间的距离将它们划分为不同的簇，每个簇都有一个中心点，称为质心。算法的目标是最小化所有数据点与所属簇质心的距离之和。

然后，我们定义了两个函数，一个用于计算两个向量之间的距离，另一个用于找到离数据点最近的群集的中心点。聚类算法根据数据点之间的相似性将其分在一起，并将它们分成不同的群集。每个群集由一个中心点作为代表。通过计算每个数据点与其所属群集的中心点之间的距离，我们可以将新的数据点分配给相应的群集。在现代数据分析中，聚类算法是一种被广泛使用的工具，它可以将大量数据点分成不同的组别。在主函数中，我们创建了一些随机生成的数据点，然后调用了KMeansClustering函数来对它们进行聚类，并打印出每个群集的中心点坐标。