确定聚类算法的k值的方法有哪些 k中心点聚类算法例题？
k中心点聚类算法例题？
为叙述清楚地，先来判断非什么都看不清楚聚类问题，每个样本只属于什么一个聚类。此时，也可以系统设置聚类的准则为类别繁多的类内向量模最大值，类内向量模是各类内数据不如中心的距离平方和。看来越小，这个中心与分类结果越合算。
在这一个准则下，也可以公式推导出HCM也就是k均值聚类，它是硬聚类，也可以看成是软的FCM。
FCM的思路和它是基本上不对的，又是一各形的“类内余弦”加到一起大于维标准的，但这个“类内余弦”比HCM的有一点那样最好点，它在每个数据与中心之间的距离之前成了一个权，这个权就是隶属于度，想来这件事十分合算，隶属度小的距离其的作用就被抑制了，FCM的这个准则，大多数又叫做“加权平均值误差平方差最小化准则”，前面的HCM当然就是“误差平方差最大化窗口准则”了。
关于k-means聚类过程正确的是？
题中你有n个样本，想聚成k类。从n个样本中随机选取k个，作为最初的类中心。计算每个样本，到这k个中心的距离，离谁近就归为哪一类。
这样的就得到了k类，对新的每一类计算类中心，计算方法那就是一类中包涵的所有样本的均值。
可以计算每个样本到k个新的类中心的距离，离谁近就归为哪一类。
重复一遍以上两步，即计算出新的类中心，每个样本然后再按性质分类。很清楚分类没有变化了为止。以上应该是adaboost聚类的基本原理，基于以上原理，后来我们又有很多的改进算法，无非应该是在初始类中心的选取、距离之外换算等环节做文章。
k聚类分析用途？
聚类是一种牵涉到数据点分组情况的机器学习技术。给定一组数据点，这个可以建议使用聚类算法将每个数据点到分类到图像中的特定组中。
理论上，同样的组中的数据点应具备几乎完全一样的属性和特征，而不同组中的数据点的属性和特征则应高度完全不同。聚类是无监督学习的一种方法，是用于多领域统计数据分析的正确技术。
在生物学领域，快速有效地将完全不同的基因序列集接受最有效的分类、功能基因识别、对蛋白质物理化学性质进行聚类可以预估其功能，推导植物和动物的分类，猜想出物种的系统发育树，完成对种群固有的结构了解等，拥有后基因组时代功能基因研究的重要工具。因此聚类分析应用方法的广泛性，出现了大量用下的聚类分析软件。最常见的一种的聚类分析方法有K-meansclustering，这些Hierarchical Clustering（层次聚类）。
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