c语言聚类算法，c语言聚类算法有哪些

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本文目录一览：

• 1、C均值算法的聚类效果受到哪些因素的影响?

C均值算法的聚类效果受到哪些因素的影响?

1、特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。其中，K均值、模糊C均值聚类（FCM）算法是最常用的聚类算法。

2、划分聚类（partition based clustering）：给定包含N个点的数据集，划分法将构造K个分组；每个分组代表一个聚类，这里每个分组至少包含一个数据点，每个数据点属于且只属于一个分组；对于给定的K值，算法先给出一个初始化的分组方法，然后通过反复迭代的的方法改变分组，知道准则函数收敛。

3、标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。

4、aa是每一个类中样本彼此距离的均值，bb是一个类中样本与其最近的那个类的所有样本的距离的均值。 Kmeans算法流程 输入：聚类个数k，数据集XmxnXmxn。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。

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标签： 算法 均值 分组