K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介...
其中,m_i为簇C_i的平均值。 二、K-均值算法例程 以下例程基于MATLAB,根据Github源码改编,已经调试通过,供大家参考。源码已经上传至Github,点击下方“阅读原文”获取相关资源。 例程链接:https://github.com/ZhouKanglei/K_means main.m程序如下: clear all; close all; %=== % Initialising Data %=== file...
https://github.com/cystanford/kmeans/blob/master/kmeans1.py 如果我们想要分割成 16 个部分,该如何对不同分类设置不同的颜色值呢?这里需要用到 skimage 工具包,它是图像处理工具包。你需要使用 pip install scikit-image 来进行安装。 这段代码可以将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵: from skimage import ...
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 ab = lab_he(:,:,2:3); ab = im2single(ab); nColors = 3; % 重复三次聚类,避免局部最优 pixel_labels = imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标注图像...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类...
means) done in 0.118s. done in 0.102s. Predicting color indices on the full image (k-means...
(2)计算数据集中所有的点到这k个点的距离,将点归到离其最近的聚类里; (3)调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处; (4)重复第2步和第3步,直到聚类的中心不再移动,此时算法收敛。 matlab代码如下 functioncluster_labels=k_means(data, centers, num_clusters)%K_MEANS Euclidean k-...
K-means算法的Matlab实现代码(使用文档+源代码),k-means算法例题,matlab 均值聚类算法可以做聚类分析、以及基于成像的波形提取 上传者:weixin_42696333时间:2011-10-28 两个matlab实现的K-MEANS聚类算法 %k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足: %同一聚类中的对象...
%data是输入的不带分类标号的数据 %u是每一类的中心 %re是返回的带分类标号的数据 function [u re]=KMeans(data,N) %%%数据相关信息获取 [m n]=size(data); %m是数据个数,n是数据维数 ma=zeros(n,1); %每一维最大的数 mi=zeros(n,1); %每一维最小的数 u=zeros(N,n); %随机初始化,最终...
k-means聚类算法及matlab代码目录 介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法,它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。 它具有非常广泛的应用,例如图像分割,零售产品分类(Kusrini,2015),温室气体排放等环境问题(Kijewska和Bluszcz,2015)。 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。 例如,它与支持向量机(SVM...