【项目总结(二)】--关键帧Matlab提取 K-Means聚类算法算法总结与实现
来源:互联网 发布:哈尔滨铁路局网络学校 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 10:39
1:"中兴产学研视频摘要项目演示程序"的基于聚类的算法如何理解,算法流程图如何表示?(论文要求严格画图)
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(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心
(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去
(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心
反复执行(2)、(3),直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止
(a)未聚类的初始点集
(b)随机选取两个点作为聚类中心
(c)计算每个点到聚类中心的距离,并聚类到离该点最近的聚类中去
(d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心
(e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离,并聚类到离该点最近的聚类中去
(f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心
在聚类问题中,给我们的训练样本是,每个,没有了y。
1、 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为。
2、 重复下面过程直到收敛 {
}
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