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Objective-C实现k-Means算法

k-Means是一种常用的无监督学习算法，旨在将数据划分为k个簇，使得同一簇中的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。该算法通过迭代优化聚类中心，最终达到稳定状态。

算法概述

Objective-C实现

以下是一个简单的Objective-C示例，展示了使用数组和字典存储数据点和聚类中心的实现。

#import 
   
    @interface KMeansClustering : NSObject{    NSArray *dataPoints; // 存储数据点    NSInteger k; // 聚类数    NSRegularExpression *regex; // 正则表达式匹配}@property (nonatomic, strong) NSArray *centers; // 聚类中心@property (nonatomic, strong) NSDictionary *assignments; // 数据点分配- (id)initWithDataPoints:(NSArray *)dp k:(NSInteger)numClusters;- (void)computeClusters;- (void)computeCenters;- (void)assignPointsToClusters;- (void)updateCenters;@end
   

该实现通过以下步骤进行：

该算法适用于许多实际场景，例如图像分割、文本聚类等。

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