kmeans聚類去中心化

① kmeans怎麼選取初始聚類中心

大部分都是隨即初始化，當然也有改進演算法，他們就是針對初始聚類中心的改進。初始聚類中心的選擇影響最終的結果

② matlab中kmeans聚類怎麼計算到聚類中心的距離

class_distance=distance(desc,C); %distance是編寫的計算距離的函數，
[min_distance,min_index]=min(class_distance,[],2)；
for n=1:K
ventor(n)=length(find(min_index==n));
end
這樣ventor就是一個1*n的行向量，每列的值就是距離第幾個質心最近的次數。我也是在學習這個，希望可以幫到你。

③ kmeans聚類，所用的矩陣是怎麼計算出來的~

matlab中kmeans聚類怎麼計算到聚類中心的距離？

聚類中心我已經得到了，K=400，是一個400*128列的矩陣，樣本數據也有，從1.mat到11494.mat，現在我要實現樣本離哪個距離近，那個特徵列就+1。相關代碼請大神指點一下！謝謝！

class_distance=distance(desc,C); %distance是編寫的計算距離的函數，

[min_distance,min_index]=min(class_distance,[],2)；

for n=1:K

ventor(n)=length(find(min_index==n));

end

這樣ventor就是一個1*n的行向量，每列的值就是距離第幾個質心最近的次數。我也是在學習這個，希望可以幫到你。

參考：網頁鏈接

④ spss中k-means聚類分析 如果指定聚類中心的話 不是由spss自動生成，該怎麼做外部文件怎麼弄謝謝

你不會的太多了
我替別人做這類的數據分析蠻多的

⑤ k-means聚類演算法中 相似中心怎麼計算的

每個特徵點都與各個中心點算距離，再比較哪個最近。最簡單就是用歐氏距離。

⑥ 給一個excel表格（經緯度），需要做出他的離散化散點圖，並用Kmeans算出聚類中心該怎麼辦

用python或許能容易點。

⑦ kmeans演算法怎麼去除孤立點

K-MEANS演算法是輸入聚類個數k，以及包含 n個數據對象的資料庫，輸出滿足方差最小標準的k個聚類。
中文名
K-均值演算法
包 括
輸入聚類個數k
以 及
包含 n個數據對象的資料庫
目 的
輸出滿足方差最小標準的k個聚類
目錄
1 基本簡介
2 處理流程
▪ k-means 演算法基本步驟
▪ 演算法分析和評價
3 實現方法

基本簡介
編輯
k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個逗中心對象地（引力中心）來進行計算的。

⑧ matlab如何求kmean聚類中心點的坐標和各個中心包含的樣本點數，要用到那些命令

[idx,c]=kmeans(X,k)

其中k是聚類中心個數

X是你存儲需要處理的坐標的矩陣

c是一個存儲了聚類中心點坐標的矩陣

⑨ 譜聚類為什麼要用到kmeans

應該是特徵值最小的前k個，你看看第一個特徵值是不是非常接近於0，這個特證值對應的矢量剔除 http://blog.pluskid.org/?p=287 這個文章不知道你有沒有看過，是從圖演算法的角度來解釋的。 不過真正要直觀地理解譜聚類，其實應該從物理的簡正模振動...9793

⑩ 對矩陣做完kmeans聚類以後,如何對每一類整體做處理

我們早早起了床，
用鋒利的鑿刀把我們
刻成百合的模樣！
從我們的床的晶體
把我們從沉睡中喚醒，
金屬的冰涼的哈哈
爪子，雕琢著我們。
為了媲美那月亮，
那月亮和那太陽，