クラスタリングアルゴリズムのフローチャート
2025-02-12 18:25:38 0 報告
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これは「クラスタリングアルゴリズムのフローチャート」であり、データポイントを効果的にクラスタリングするためのステップを示しています。フローチャートは、初期点関数を使用して中心点を設定し、データの巡回と中心点の更新を繰り返すプロセスを示しています。中心点が安定するまで更新を続け、最終的にクラスタリングの効果を視覚化します。データセットが空になるまで、未処理のデータを管理し、容量に基づいて最適な中心点を返します。このフローチャートは、クラスタリングアルゴリズムの理解を助けるために役立ちます。
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概要/内容
初期点関数を用いてCenter（x，y）を得る
中心点を更新
すべての点を巡回しましたか？
Y
終わり
最終封止呼び出し
初期容量Cmax=0
Data_xとData_yを入力してください
出発点
セントラルポイント容量の設定
N
始まり
new_centerに戻る
中心点関数new_Center()を使用して中心点を更新します
サンプル点帰属関数を用いて得られたCu（x，y，c）
設定中心点半径
new_center（x、y）
中心点はもう変化しないのですか
x = Data_x.mean()y = Data_y.mean()
残りのデータセットnew_Dataは空ですか
散布図クラスタリング効果を描画関数で表示する
クラスタリング関数getout()を削除し、未分割の数値集合new_Data（x，y，c）を処理する
すべてのサンプル点の容量情報を順次読み取る
次の点を巡回する
その容量は大きいか
Cmax=C
returnCenter⟸Cmax
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