聚类分析代码-matlab程序-可运行 聚类分析主要过程 （1）将数据展绘 %随机生成3个中心以及标准差 s=rng(5,'v5normal'); mu=round((rand(3,2)-0.5)*19)+1; sigma=round(rand(3,2)*40)/10+1; X=[mvnrnd(mu(1,:),sigma(1,:),200); mvnrnd(mu(2,:),sigma(2,:),300); mvnrnd(mu(3,:)...
K-means聚类分析MATLAB代码 K-means聚类分析MATLAB代码 function kmeans load q1x.dat;a1=round(98*rand+1);a2=round(98*rand+1);miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)];miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)];c=zeros(99,1);sum1=zeros(1,2);sum2=zeros(1,2);for k=1:1 for i=1:99 temp1=norm(...
在MATLAB中,可以使用kmeans函数进行聚类分析。下面是一个简单的示例代码: % 生成一些随机数据 data = randn(100, 2); % 调用kmeans函数进行聚类分析 k = 3; % 聚类数目 [idx, centroids] = kmeans(data, k); % 可视化结果 scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled'); hold on; scatte...
1. 准备聚类分析的数据集 首先,你需要有一个数据集进行聚类分析。这里,我们可以使用MATLAB内置的数据集,例如iris数据集,或者你可以使用自己的数据集。 matlab % 加载示例数据集(以iris数据集为例) load fisheriris data = meas; % 提取测量数据 2. 编写MATLAB代码进行聚类分析 接下来,我们将使用K-means算法进行...
K-means聚类分析MATLAB代码 function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2);...
%模糊聚类程序 functionf=mujl(x,lamda) %输入原始数据以及lamda的值 iflamda>1 disp('error!') %错误处理 end [n,m]=size(x); xmax=max(x);xmin=min(x); x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:)) ...
MATLAB是一个常用的数学计算软件,也可以用于聚类分析。本文将介绍MATLAB中的聚类分析代码。 1. 数据准备 首先,需要准备聚类分析所需的数据。可以使用MATLAB内置的示例数据集,如鸢尾花数据集、手写数字数据集等。也可以导入自己的数据集,例如Excel文件。 2. 数据前处理 接下来,需要对数据进行前处理以便于聚类分析。这...
1.Matlab实现基于谱聚类(Spectral Cluster)的聚类算法可视化(完整源码和数据) 2.多特征输入 , 并利用t-SNE进行降维可视化; 3.附赠测试数据,直接替换Excel数据即可用,运行main一键出图; 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
网络分析(聚类系数、最短路径、效率)matlab代码汇总
Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下: 方法一:直接聚类, 利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体 需要进行如...