C均值聚類

聚類是指事先不知道樣本的類別，而利用樣本的先驗知識來構造「分類器」，是一種無監督學習。經常使用的聚類算法有分裂聚類法和動態聚類法等。算法 C均值聚類是一種動態聚類方法，概要爲：第一步，選定某種距離做爲樣本間的類似性度量；第二步，肯定評價聚類結果的準則函數；第三步，給出某種初始分類，用迭代法找出使準則函數取極值的最好聚類結果。函數 設待聚類的模式特徵矢量集爲，聚類數目C是事先設定的。算法的思想爲取定

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