C均值算法在模式识别中的应用与实验分析

"C均值算法，也称为K均值算法，是一种常见的无监督学习方法，主要用于数据聚类。该算法基于误差平方和最小化的原则，将数据集分割成K个不同的类别。C均值算法的基本流程包括初始化聚类中心、分配样本到最近的聚类、更新聚类中心，然后重复此过程直到满足停止条件。" C均值算法的核心思想是通过迭代优化找到最佳的聚类状态。具体来说： 1. **算法描述**：C均值算法的误差平方和准则表示每个样本到其所在类中心的距离平方之和。这个准则用于衡量聚类的质量，目标是最小化这个准则，使得同一类内的样本尽可能接近，不同类间的样本尽可能远离。 2. **基本流程**： - **初始化**：首先随机选择C个样本作为初始聚类中心。 - **分配样本**：计算每个样本到所有聚类中心的距离，将样本分配到距离最近的类。 - **更新中心**：重新计算每个类的均值，作为新的聚类中心。 - **迭代**：重复上述步骤，直至聚类中心不再显著变化或达到预设的最大迭代次数。 3. **实验结果**：在Iris数据集上的实验展示了C均值算法的应用。Iris数据集有三个类别，实验显示第一类的聚类正确率较高（0.92），而第二类和第三类的正确率相对较低（分别为0.50和0.44）。总体正确率为0.62，说明算法在一定程度上成功地将数据进行了分类。 4. **程序源代码**：给出的C语言代码片段展示了如何实现C均值算法。它读取名为"Data.txt"的文件，其中包含数据，然后执行聚类过程并计算各类别的聚类正确率。这段代码包括计算样本到聚类中心的距离、排序以及输出结果的函数。 C均值算法的优缺点： - **优点**：简单、易于理解，适用于大规模数据集，且可以处理高维数据。 - **缺点**：对初始聚类中心敏感，可能会陷入局部最优；对异常值敏感；需要预先设定类别数量C。 实际应用中，C均值算法常被用在图像分割、市场细分、生物信息学等领域。为了改善C均值算法的性能，可以采用多种策略，如使用更复杂的距离度量、多次运行并选择最优解，或者结合其他聚类算法如谱聚类。