C++： 实现 K 均值数据聚类算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-11-17 21:21:24 发布
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分类专栏： C和C++Everything教程 C和C++算法完整教程 C和C++实战教程 文章标签： 算法 c++ 均值算法
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这是一篇关于如何使用C++实现K均值数据聚类算法的文章，包括了完整的test.hpp和test.cpp源码。详细讲解了算法的实现过程，并提供了详细的文章链接供读者深入学习。

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C++： 实现 K 均值数据聚类算法

test.hpp

void clustr ( double x[], double d[], double dev[], int b[
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C++实现K均值数据聚类算法(含完整源码)
HackQuestR的博客
08-28 3157
本文给出了K均值聚类算法的C++实现及源码，算法基于欧式距离计算样本之间的距离，并采用随机选择中心点的方式进行初始化。实验结果表明，K均值聚类在Iris数据集上取得了较好的聚类效果。
C/C++ 聚类K-means cluster算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-29 1819
K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇都以质心来表示。K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其主要思想是根据样本之间的相似性进行聚类。
K均值算法的C++实现.cpp
03-28
用C++实现k均值算法。k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
【机器学习实战之三】：C++实现K-均值（K-Means）聚类算法
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懂幸福，爱生活
01-08 3万+
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类（类别体系是自动构建的）。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。本文要介绍一种称为K-均值（K-means）聚类的算法。之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。
聚类算法之K均值算法C++实现
松松在这里莫的博客
11-22 2539
本算法为聚类算法之K均值算法，基本原理如下K-均值聚类算法  1.初始化：选择K个代表点2.按欧式距离，把剩余点归入离自己最近的代表点的集合  3.计算每个集合的平均值点，作为新的K个代表点 4.若本次代表点和上次代表点没有变化，则输出聚类结果，否则回到2.  下面是C++实现源码，程序中认为各个点到自己集合代表点的距离平方和与上一次循环距离平方和相差在1以内即可认为代表点没有变化
k均值聚类+基于核的k均值聚类+C++实现
MasterQKK
10-24 7225
0.序言 聚类算法是机器学习领域非常简单同时也非常经典的算法，聚类所处理的对象是未标记的样本，所以属于无监督学习这一范畴。聚类算法从原理上大致课划分为3类：（1）基于原型的聚类（2）基于密度的聚类（3）基于层次的聚类，而在每一类下面又有好多算法，今天我要介绍的就是k均值聚类算法，它属于”基于原型聚类“这一类别。（ 先提个问题：有没有发现，聚类这块的算法非常之多，比机器学习的其他分支算法明显多太多了，
K-均值聚类(K-Means) C++代码实现
网络资源是无限的
03-10 4106
        K-均值聚类(K-Means)简介可以参考： http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79276668      以下是K-Means的C++实现，code参考OpenCV 3.3中的cv::kmeans函数，均值点初始化的方法仅支持KMEANS_RANDOM_CENTERS。        以下是从数据集MNIST中提取...
基于C++的k-均值聚类机器学习算法（不调包）
最新发布
修行之路
11-17 969
基于C++的k-均值聚类机器学习算法（不调包）
C++实现k均值聚类算法
04-27
这个项目是用C++语言实现的K均值聚类算法，特别针对文本数据进行优化。 K均值算法的核心思想是迭代地将每个数据点分配到最近的簇中心，并更新簇中心为该簇内所有点的均值。以下是对这一算法的详细解释： 1. **初始...
K均值聚类算法实现与源码解析
“K均值聚类算法及其C++源码实现” K均值聚类算法（K-Means Clustering）是一种常见的无监督学习方法，常用于数据挖掘和机器学习领域，主要用于对数据进行分组或分类。它的基本思想是通过迭代过程将数据分配到预先...
k均值算法c++语言实现代码
12-26
代码如下://k-mean.h #ifndef KMEAN_HEAD #define KMEAN_HEAD  #include  #include  //空间点的定义 class Node {     public:        double pos_x;        double pos_y;        double pos_z;      Node()      {          pos_x = 0.0;          pos_y = 0.0;          pos_z = 0.0;      }      Node(double x,dou
c++ K均值算法
12-15
最近在学各种人工智能算法，花了几个小时把k均值算法编出来了，心里还是挺高兴的，欢迎大家与我进行学习交流~~
c++实现k均值算法
07-04
使用c++实现k均值聚类分析算法，对给定的测试数据进行分类测试，其中，画图使用opencv库
K-means聚类算法的C++实现
09-02
K-means聚类算法的C++实现，包含分词器，可以进行多关键词的聚类
k均值聚类方法总结与C++实现
MasterQkk的博客
10-24 960
0.序言 聚类算法是机器学习领域非常简单同时也非常经典的算法，聚类所处理的对象是未标记的样本，所以属于无监督学习这一范畴。聚类算法从原理上大致课划分为3类：（1）基于原型的聚类（2）基于密度的聚类（3）基于层次的聚类，而在每一类下面又有好多算法，今天我要介绍的就是k均值聚类算法，它属于”基于原型聚类“这一类别。（ 先提个问题：有没有发现，聚类这块的算法非常之多，比机器学习的其他分支算法明显多太多了，
机器学习之K均值算法 以及 c++ 实现
Glory 的 博客
12-01 727
K 均值算法简介 ： k均值算法是一种比较简单的聚类算法，它针对数据经行划分，得到最小平方误差，将数据聚集成一个一个的类别。 这个式子在一定程度上表达了一个类之间的紧密程度。 K均值算法的算法流程 ： 从样本集中随机选择k个样本作为初始化均值向量 计算每一个样本到所有均值向量的的距离，根据距离的大小将所有的点归类 通过求平均值的方法调整均值向量的位置 重复2、3步骤知道目标函数收
C++实现简单Kmeans聚类算法
GDZ7274的博客
05-27 837
原来数据挖掘的作业，自己懒得算拿c++写着玩的，因为题目就给了七个数据让我们拿去聚类，所以数组就写死了。下午不想学习翻以前的代码发现的，传上来玩玩。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int j,m,n,sum=0,i=1; double a[7] = {0.0,4.0,1.5,3.0,4.5,4.0,2.5}; double b[7] = {0.0,2.5,1.0,1.5,3.5,2.5,5.0}; double C1[10],C2[10
Kmean聚类算法（c++实现）
weixin_51580530的博客
11-05 865
c++实现的Kmeans聚类算法
C++实现：马氏距离模糊C均值聚类算法源码解析
该资源提供了一个使用C++实现的基于马氏距离的模糊C均值聚类算法。这个算法主要用于处理数据集的分类问题，通过计算样本与聚类中心之间的马氏距离进行模糊聚类。马氏距离考虑了变量间的协方差，使得在不同尺度和...
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