文件名称:
Bisectingk-means聚类算法实现
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文件大小: 222kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-26
详细说明：Bisectingk-means聚类算法，即二分k均值算法，它是k-means聚类算法的一个变体，主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题，而Bisectingk-means算法受随机选择初始质心的影响比较小。首先，我们考虑在欧几里德空间中，衡量簇的质量通常使用如下度量：误差平方和（SumoftheSquaredError，简称SSE），也就是要计算执行聚类分析后，对每个点都要计算一个误差值，即非质心点到最近的质心的距离。那么，既然每个非质心点都已经属于某个簇，也就是要计算每个非质心点到其所在簇的质心的距离，最后将这些距离值相加求和，作为SSE去评估一
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