C均值聚类

聚类是指事先不知道样本的类别，而利用样本的先验知识来构造“分类器”，是一种无监督学习。经常使用的聚类算法有分裂聚类法和动态聚类法等。算法 C均值聚类是一种动态聚类方法，概要为：第一步，选定某种距离做为样本间的类似性度量；第二步，肯定评价聚类结果的准则函数；第三步，给出某种初始分类，用迭代法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。函数 设待聚类的模式特征矢量集为，聚类数目C是事先设定的。算法的思想为取定

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