Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
#include <stdio.h>
#include <windows.h>
int main()
{
SetConsoleCP(1251);
SetConsoleOutputCP(1251);
int const n=3;
int mas[n][n];
int sum1, sum2;
bool magik;
for (int i=0; i<n; i++)
for (int j=0; j<n; j++)
{
printf("mas[%d][%d] = ", i+1, j+1);
scanf("%d",&mas[ i ][ j ]);
}
printf("\nВведенная матрица:\n");
for (int i=0; i<n; i++)
{
for (int j=0; j<n; j++)
{
printf("%d ",mas[ i ][ j ]);
}
printf("\n");
}
sum1=0;
sum2=0;
for (int i = 0; i<n; i++)
{
sum1 += mas[ i ][ i ];
sum2 += mas[ i ][ n-1-i ];
}
printf("Сумма главной диагонали = %d\n", sum1);
printf("Сумма побочной диагонали = %d\n", sum2);
magik = true;
for (int i=0; i<n; i++)
{
if (sum1==sum2)
{
sum2=0;
for (int j=0; j<n; j++)
{
sum2 += mas[ i ][ j ];
}
} else { magik=false; break; }
}
if (magik==true)
{
for (int i=0; i<n; i++)
{
if (sum1==sum2)
{
sum2=0;
for (int j=0; j<n; j++)
{
sum2 += mas[ j ][ i ];
}
}
else { magik=false; break; }
}
}
if (magik==true)
printf("\nМатрица является магическим квадратом\n");
else
printf("\nМатрица не является магическим квадратом\n");
system("pause");
return 0;
}
Понятие кластеризации
Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
Представление результатов анализа.
Объяснение: