前面有文章提到过,K-means算法,第一步骤是找出样本点的的所属聚类.下面用两种方式实现,一种是普通的循环,一种是完全向量化计算. 假设 : X 是m×n样本矩阵,其每一行是一个样本,m表示样本数目,n表示特征数目: centroids是K×n矩阵,K表示聚类数目,n表示特征数目,每一行是一个聚类的中心. idx是m×1矩阵,idx(i) 表示第i个样本所属的聚类下标.(取值范围 1..K ) 半循环半向量化方式 实现: 思想:循环遍历每一个样本点,计算每一个样本点距离K个聚类中心的值,并取最…