K-means分类器实验报告代码全
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2022-10-19
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K-means 分类器讨论
1．1 题目的主要研究内容
（1）组的主要任务描述
a) k 均值算法流程，原理
b) k 的选择方法
c) kmeans 算法编写
d) 鸢尾花实现及结果分析
e) 手动推演
f) k 均值的改进
（2）自己工作的主要描述
选取十个样本进行手动推演，并与 k-mean 算法的代码实现结果进行对比
验证
1．2 题目研究的工作基础或实验条件
（1）硬件环境
笔记本电脑
（2）软件环境
pycharm，python
1．3 算法流程
K-means 算法的工作流程如下：
（1）t=1,在数据集 D 中随机选取 k 个初始聚类中心{Z1(t),Z2(t),...,
Zk
(t)}；
（2）分别计算各个样本点到聚类中心的欧式距离 d(Xi,
Zj
(t)) = || Xi -
Zj
(t)||2,若
满足 d =min{d(Xi,
Zj
(t)) | j=1,2,...,k}(i =1,2,...,n),则将对象 Xi 划分给聚类
Sj
:
Xi→
Sj
；
（3）t=t+1,根据式(3)更新 k 个聚类中心{ Z1(t),Z2(t),...,
Zk
(t) }；
（4）判断：若新的聚类中心和上一个聚类中心相同即
Zj
(t+1)=
Zj
(t)或者达
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