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数据挖掘-聚类分析实验报告--第1页
实验五、k-均值聚类算法
一、实验目的：
(1)熟悉VC++编程工具和k-均值聚类算法。
(2)在训练样本集上用VC++编程工具编写用于k-均值聚类的程序，对任务
相关数据运行k-均值聚类算法，调试实验。
(3)掌握距离计算方法和聚类的评价准则。
(4)写出实验报告。
二、实验原理：
1、k-均值聚类
k-均值聚类是一种基于形心的划分技术，具体迭代的计算步骤如下：
1)在属性向量空间随机产生k个形心坐标。
2)分别计算数据集D中的每个数据对象T(1≤i≤n)到所有k个形心的距离度
i
量Dist(i,j)(1≤i≤n,1≤j≤k)，并将数据对象T聚到最小距离度量的那一簇中。即
i
T∈C，表示数据对象T被聚到第J簇中。其中J=argmin(Dist(i,j))，表示J为可
iJi
使得Dist(i,j)取最小值的那个j。
3)按照形心的定义计算每一簇的形心坐标，形成下一代的k个形心坐标。
4)如果不满足终结条件，转到2)继续迭代；否则结束。
其中，簇的形心可以有不同的的定义，例如可以是簇内数据对象属性向量的
均值（也就是重心），也可以是中心点等；距离度量也可以有不同的定义，常用
的有欧氏距离、曼哈顿（或城市块、街区）距离、闵可夫斯基距离等；条件
可采用当对象的重新分配不再发生时，程序迭代结束。
2、终止条件
终止条件可以是以下任何一个：
1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。
数据挖掘-聚类分析实验报告--第1页
数据挖掘-聚类分析实验报告--第2页
开始
随机分类
求出每一类的质心
按离质心最近的点来重
新分类
求出各个类的质心
是
各个类的质心是否发生变化？
否
输出每一点的分类
结束
三、实验内容：
#includeiostream
#includestring
#includefstream
#includealgorithm
数据挖掘-
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