Implementación del algoritmo de agrupamiento: algoritmo de agrupamiento K-means
El algoritmo de agrupamiento de K-means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado de uso común para dividir un conjunto de datos en K categorías diferentes. En este algoritmo, necesitamos especificar el número K de grupos por adelantado y luego asignar iterativamente puntos de datos a diferentes centros de grupos hasta que se alcance la condición de convergencia. Este artículo presentará en detalle el proceso de implementación del algoritmo de agrupación en clústeres K-means y proporcionará el código fuente correspondiente.
Primero, necesitamos definir un conjunto de datos. Suponiendo que tenemos un conjunto de datos bidimensional con N puntos de datos, podemos usar el siguiente código para crear un conjunto de datos generado aleatoriamente:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
struct Point