matlab聚类算法代码 下面是使用MATLAB的k-means聚类算法的示例代码： %加载数据 data=load('txt'); %初始化变量 k=3;%聚类的数量（k） max_iters=10;%最大迭代次数 m=size(data,1);%数据点数目 n=size(data,2);%特征数目 centroids=zeros(k,n);%质心 %初始化质心 rand_indices=randperm(m); centroid...
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聚类学于此,建议大家学习算法时,去观看对应视频,满意的话可以点个赞什么的。 2.2 原理 K-Means聚类的原理请去b站(参考来源中的链接)上进行学习,讲得很好,这里不再赘述。 二、MATLAB代码 注:个人在up主的github上没找到该算法的代码。 % 清除命令窗口、工作区和所有图形 clear; clc; close all; % ...
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...
下面是一个使用MATLAB实现深度聚类的简单示例代码: ```matlab 加载数据 load('data.mat'); %数据文件自行准备 数据预处理 data = normalize(data); %数据归一化 定义自编码器模型 inputSize = size(data, 2); %输入数据维度 hiddenSize = 50; %隐藏层节点数 autoenc = trainAutoencoder(data, hiddenSize,...
K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
(iii) 提出了一种基于密度比的方法来克服这一弱点,并提供了该方法的两种不同实现途径:(i)名为ReCon的重新条件化方法,该方法可将标准的基于密度的聚类算法转换为执行基于密度比的聚类;以及(ii)名为ReScale的重新缩放方法,该方法直接从数据集中近似密度比,使未经修改的现有基于密度的聚类算法能直接应用于重缩放后的...
som神经网络聚类matlab代码 som神经网络聚类简单例子 1.SOM网络简介 自组织特征映射网络SOFM又称自组织映射网络SOM,是一种自组织竞争神经网络,一个神经网络接受外界输入模式时,将会分为不同的对应区域,各区域对输入模式具有不同的响应特征,而且这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性相类似。
dbscan聚类算法matlab代码 这是一个dbscan聚类算法的matlab代码,运行环境为matlabR2010a: % dbscan聚类算法 %输入: % X简单点周围扩展点的数据集 % eps点之间的最小距离 % minpts简单点的最小个数 %输出: % C类别索引 %功能: %使用的dbscan聚类算法 function C = dbscan(X, eps, minpts) %初始化 C = ...