基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题,可调整K参数得到最佳聚类结果。输出聚类可视化图和优化迭代曲线。可替换自己的数据,程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 1262、弹幕量 0、点赞数 40、投硬币枚数 0、收藏人数 23、转发人数 1, 视频作者 Matlab学习与应用, 作
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析 ...
2.它无法指出使用多少个类别。在同一个数据集中,例如上图例,选择不同初始类别数获得的最终结果是不同的。 解决方法:首先设类别数为1,然后逐步提高类别数,在每一个类别数都用上述方法,一般情况下,总方差会很快下降,直到到达一个拐点;这意味着再增加一个聚类中心不会显著减少方差,保存此时的聚类数。 MATLAB函数Kme...
若 .模糊K均值matlab实现 1.沿用上面用K均值聚类的的数据随机创造一组数据,见图6; 图6 2.沿用上面K均值聚类确定K值的方法确定K值,取K=3。 3.根据先验知识确定初始隶属度矩阵,利用matlab的rand()函数初始化隶属度矩阵U(0),并归一化,见图7: 图7 其中,cluster_n为聚类中心个数,即K值,data_n为样本点数,U...
1.2 Matlab仿真:K-means过程 (我做了个gif动图,可能需要戳一下它才会动起来) 1.3 随机初始化 Random Initialisation 由于初始的图心是随机选择的,K-means可能陷入局部最优而导致最终的图心无法收敛到合适的位置。可以使用随机初始化来解决这个问题: 多次运行K-means算法,计算c^{(1)},..., c^{(m)}, \mu...
Employed=Colony(1:(ABCOpts.ColonySize/2),:);%前一半为引领蜂或食物源,5*5 %zj再将种群的前一半作为引领蜂规模 3 参考文献 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。 [1]黄媛媛. 一种改进的人工蜂群算法及其在k均值聚类中的应用[D].安徽大学,2015. 4 Matlab代码实现 ...
基于改进k均值聚类算法的物流中心选址matlab 改进的kmeans聚类分析,由于kmeans聚类算法对离群点或者噪音很敏感,而且适合凸规模的数据集,而且可能陷入局部最优等等问题,前辈们又提出了很多改进的算法!(总参考:机器学习(25)之K-Means聚类算法详解)二分kmeans(bisecti
基于matlab的图像K均值聚类算法程序 K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、...
关键词:K均值聚类算法matlab图像 引言 k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛使用的聚类算 法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法 的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准 则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立...
4.2.4 K-均值算法的MATLAB实现 其中,data为要聚类的数据集合,每一行为一个样本;IDX为聚类结果;C为聚类中心;SUMD为每一个样本到该聚类中心的距离和;D为每一个样本到各个聚类中心的距离;K为分类的个数。 如果使用命令[IDX,C,SUMD,D]=kmeans(data,4)进行聚类,要想画出4个聚类的图形,可用如下程序: 为了提...