聚類演算法流程圖
2025-02-12 18:25:37 6 檢舉
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這是一張聚類演算法流程圖，用於展示如何通過初始點函數和更新中心點函數來實現數據聚類。流程圖中詳細描述了從初始數據輸入開始，經過中心點更新、樣本點歸屬判斷和中心點容量設定等步驟，最終達到聚類效果的過程。該流程圖還展示了如何處理未劃分的數據集，並通過繪圖函數視覺化聚類結果。希望這對你理解聚類演算法有所幫助。
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大綱/內容
通過初始點函數得到Center（x，y）
更新中心點
是否遍歷完所有點
Y
結束
最終封裝調用
初始容量Cmax=0
輸入Data_x和Data_y
初始點
設定中心點容量
N
開始
返回new_center
通過更新中心點函數更新中心點new_Center（）
通過樣本點歸屬函數得到Cu（x，y，c）
設定中心點半徑
new_center（x，y）
中心點是否不再變化
x=Data_x.mean( ) y=Data_y.mean( )
剩餘數據集new_Data是否為空
通過繪圖函數展示散點圖聚類效果
透過移除群集類函數getout（）處理未劃分的數集new_Data（x，y，c）
依序讀取所有樣本點的容量信息
遍歷下一個點
該點容量是否大於
Cmax=C
returnCenter⟸Cmax
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