k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
K-means聚类结果可视化: 7.Matlab程序实现: 摘要: 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,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,...
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聚类的重复聚类的次数k1——点击kmeans聚类按键——即可获得聚类的结果...
然而，K值的选择对聚类效果有着至关重要的影响。为了确定最佳的聚类数目，本文通过计算卡林斯基-哈拉巴斯指标（CH值）、戴维斯-博尔丁指标（DB值）、Gap值和轮廓系数等指标，对K-means算法进行了评估，并结合Matlab实现，展示了如何进行聚类分析与最佳聚类数的选取。K-means算法的计算步骤包括初始化聚类中心...
K-means算法从实现的原理上可以说是基于距离的聚类算法。此算法选取距离作为判断相似性的评价指标,即如果两个元素的距离越近,那么在一定程度上它们的相似度就越大。除此,该算法认为类簇是由距离靠近的元素组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标,即完成聚类。其主要特点为:各个聚类本身紧凑,且聚类之间要尽可能...
K-means分类中K的最优值选取在聚簇大的数据集时,K-means算法是被广泛应用的十分有效的算法之一,是典型的基于原型的U标函数聚类方法的代表,K-means的实现需要事先给定确定值k,但在实践的过程中k很难被精确地确定,使得该算法无法应用于某些具体问题。本文的LI的在于通过研究不同k值的数据,计算不同k值的组内距离...
K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-mean...
K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-mean...
简介:**摘要:**K-means聚类算法分析,利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和,优点在于简单快速,适合大数据集,但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限,提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值,计算距离代价,寻找最优聚类数...
③误差平方和局部最小。K-means算法的步骤：①. 从n个数据中选取k个对象作为初始聚类中心；（这一步...