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模式识别——C均值算法的实现(共6页).doc

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模式识别——C均值算法的实现(共6页).doc

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中国矿业大学 计算机科学与技术学院 《模式则转到步骤2。
四、运行结果和分析
当 c=2时, 
m1(0)=(1,1,1), m2(0)=(-1,1,-1) 
current  is: 
after recalculate mean by 25 steps 
class 0: 
(, -, ) (, , ) (, -, ) (, -, ) (, , ) (, -, -) (, , ) (, , -) (, , ) (, , -)
 class 1: 
(-, , ) (-, , -) (-, , -) (-, -, -) (-, -, ) (-, -, ) (-, , ) (-, -, )  (-,-,-3,.97) (-,,)
m1(0)=(0,0,0), m2(0)=(1,1,-1) 
current  is: 
after recalculate mean by 18 steps
(2)的结果与(1)的结果相同,虽然初始设置的聚类均值不同,但它只影响迭代次数,对最后结果没影响。
当c=3时, 
m1(0)=(0,0,0),  m2(0)=(1,1,1),  m3(0)=(-1,0,2) 
current is: 
after recalculate mean by 35 steps
 class 0: 
(-, , -) (-, , -) (-, -, -) (-,-,-3,.97)
 class 1: 
(, , ) (, -, ) (, -, ) (, , ) (, -, -) (, , ) (, , -) (, , ) (, , -)(,-,)
 class 2: 
(-, , ) (-, -, ) (-, -, ) (-, , ) (-, -, ) (-,,)
m1(0)=(-,0,

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