k均值聚类算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代过程将数据点分配到最近的均值(即质心)所代表的簇中,然后更新这些均值,直到满足某种停止条件(如质心不再显著变化或达到最大迭代次数)。以下是在MATLAB中实现k均值聚类算法的步骤和示例代码: 1. 理解k均值聚类算法的基本原理和步骤 k均值聚类算法的基本步骤包括: 初始化...
聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型...
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...
步骤1 设置引领蜂、跟随蜂和侦察蜂的数量( 一般有引领蜂数量 = 跟随蜂数量) ; 最大迭代次数 MCN 以及控制参数Limit; 当前迭代次数Cycle,初始值为1; 聚类类别数 k; 利用最大最小距离积法初始化蜂群,产生 { Z1,Z2,…,ZN } 个初始蜂 群。 步骤2 对初始蜂群进行一次聚类划分,根据式( 5) 计算每只蜜蜂的...
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~ ...
聚类 聚类,一种无监督学习,是数据挖掘领域的一个重要研究方向。聚类就是将数据对象分组成多个簇(类),同一簇内的对象相似度尽可能大,不同簇间的对象相似度尽可能小。 K-means算法 K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法,它是聚类算法中最经典的算法之一,它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。
K均值聚类算法:K均值聚类算法是一种基于划分思想的聚类算法,通过迭代更新聚类中心的位置,使簇内样本与中心点的平方误差和最小化。然而,该算法对初始聚类中心的选择敏感,且容易陷入局部最优。 人工蜂群算法:人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法,由土耳其学者Karaboga于2005年首次系统地提出。该算法具...
K-Means(K均值)聚类算法的MATLAB实现.pdf,K-Means (K均值)聚类算法的MATLAB实现 最近在学习 k-means聚类算法,⽹上有很多关于⽤MATLAB对这⼀算法的实现,下⾯对这⼀知 点进⾏了总 结,希望⼤家可以采纳,欢迎留⾔。 在聚类分析中希望能有⼀种算法能够
一、K均值聚类算法 算法步骤如下：1、初始化 已知数据集合X，及事先指定聚类的总类数N，在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心。2、设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差。3、更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类。4、更新类的中心位置 将每一类的平均向量...
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