大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于c语言k均值的问题，于是小编就整理了4个相关介绍c语言k均值的解答，让我们一起看看吧。
k均值聚类法的k代表什么？
K 均值算法
K 均值的英文为K-Means，其含义是：
均值：表示每个组的中心点是组内所有值的平均值。
K 均值算法可以将一个没有被分类的数据集，划分到K 个类中。某个数据应该被划分到哪个类，是通过该数据与群组中心点的相似度决定的，也就是该数据与哪个类的中心点最相似，则该数据就应该被划分到哪个类中。
k均值法为什么速度快？
因为原理简单，实现方便，收敛速度快；输入数据一般需要做缩放，如标准化。
原因很简单，K均值是建立在距离度量上的，因此不同变量间如果维度差别过大，可能会造成少数变量“施加了过高的影响而造成垄断”，基本上现在的K均值实现都是K-means++，速度都不错。
k均值聚类和c均值聚类哪个先产生？
k均值聚类和c均值聚类是两种不同的聚类算法，它们没有明确的产生先后顺序。
k均值聚类算法是一种非常流行的聚类算法，它是由美国统计学家杰霍尔德·乌利耶于1957年提出的。该算法以k为参数，将数据集划分为k个簇，每个簇都尽量保持紧凑，而不同簇之间尽量保持距离。
c均值聚类算法（也称为模糊c均值聚类算法）则是在1985年由两位学者提出的。与k均值聚类不同的是，c均值聚类算法将数据点分配到多个簇中，每个数据点可以属于多个簇，每个簇的成员具有不同的隶属度。这种模糊性使得c均值聚类算法在处理具有不确定性的数据时具有更好的性能。
因此，无法确定k均值聚类和c均值聚类哪个先产生。它们都是在不同的时间和背景下被独立提出的。
k均值先产生。
k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；
模糊的c均值聚类算法：--------
一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0
1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
正态分布k公式？
正态分布的k公式指标准正态分布曲线上，离均值μ为k倍标准差σ的两个点，与均值的距离相同，并且相互 symmetrical （对称）。通常k的取值范围是[-3,3]。其中，k=1代表一个标准差距离，k=2代表两个标准差距离，以此类推。正态分布的k公式可以帮助人们在数据分析中进行概率计算和统计模型构建，为决策提供一定的参考依据。
到此，以上就是小编对于c语言k均值的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言k均值的4点解答对大家有用。
