MATLAB - k 均值聚类 拾籍而上 7 人赞同了该文章 目录 收起 1. 算法简介 2. kmeans 函数 3. 简单示例 1. 算法简介 k 均值聚类,即 Lloyd 算法[1],是一种迭代数据划分算法,它将 n 个观测值分配给由质心定义的 k 个簇之一,其中 k 是在算法开始之前选择的。 算法的基本步骤如下: 选择k 个初始...
目前经常用于求最佳的聚类数K的方法有手肘法和轮廓系数法。 基于MATLAB的Kmeans算法使用手肘法自动寻找最佳聚类数k计算,并制作成GUI计算界面。 GUI界面如下: 点击加载要聚类的数据——点击手肘法计算k值按键——根据生成的不同K值聚类偏差图,获得最佳聚类数k,并在输入参数里设置最佳聚类数k——点击设置Kmeans聚类的重...
https://ww2.mathworks.cn/help/stats/clustering.evaluation.gapevaluation.html MATLAB官网上的介绍 MATLAB官网的这段介绍将k的选取和肘部法则联系了起来,事实上使用间隙统计量选择k的过程和使用肘部图确定k的方法有点像(肘部图随着k的变大是单调递减的,间隙统计量随着k的变大通常会先上升),只不过肘部图中的k是我...
matlab练习程序(KNN,K最邻近分类法) K最邻近密度估计技术是一种分类方法,不是聚类方法。 不是最优方法,实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是: 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最...
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
(Matlab实现)K-means算法及最佳聚类数目的确定,Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值
1 首先，使用clc和clear命令清空matlab的命令窗口和工作区，然后使用xlsread函数将一维数据样本Excel表格中的数据读入到yw_data矩阵。注意表格后缀“.xlsx”，因为有些表格的后缀为“xls”,程序xlsread中语句的后缀也需要与表格后缀相同。同时将yw_data数值矩阵赋值给xx数值矩阵，后面对xx数值矩阵进行操作，不动原始数据...
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
MATLAB中的K-means算法可以使用肘点法(Elbow Method)来计算最佳聚类数k。肘点法的原理是通过绘制K值与代价函数的关系曲线图,在肘点处确定最佳的K值。当选择的K值小于真正的K值时,代价函数的值会随着K值的增加而大幅减小;当选择的K值大于真正的K值时,代价函数的值变化不会那么明显。肘点处的K值即为最佳聚类数。