关于模式识别C语言的K均值算法 首先产生100个大于-20小于50的随机数,存于数组X[100]中。然后产生三个不相同的初始聚类中心存在W[3]中,算出每个样本离哪个聚类中心最近就将对应的系数1存入d[i][j]中i为对应的类,j为第几个样本数,对应其他两类的d[i][j]为0。然后进行聚类修正,将对应的样本与对应的d[i][j]
用C语言对K近邻法进行的模式识别 近邻法的基本思想是在测试样本x的k个近邻中,按出现的样本类别来作为x的类别,即先对x的k个近邻一一找出它们的类别,然后对x类别进行判别,即在N个训练样本中,找出x的k个近邻。 设N个样本中,来自w1类的样本有N1个,来自w2类的样本有N2个,........,来自wc类的样本有Nc个;k1,k2,.