kmeans算法的matlab代码K-means算法是一种常用的聚类算法,在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。它的主要思想是将数据分成K个簇,使得同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。 在本文中,我们将介绍K-means算法的原理,并给出其在Matlab中的实现代码。下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1...
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; % ...
MATLAB Coder Statistics and Machine Learning Toolbox kmeans执行k均值聚类以将数据划分为k个簇。当您有要进行聚类的新数据集时,可以使用kmeans创建包含现有数据和新数据的新簇。kmeans函数支持 C/C++ 代码生成,因此您可以生成接受训练数据并返回聚类结果的代码,然后将代码部署到设备上。在此工作流中,您必须传递训...
K-means聚类算法作为一种经典的聚类方法,被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。它是一种基于距离的聚类算法,通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。在实际应用中,k均值聚类算法可以用于图像分割、市场细分、无监督学习等各种场景。 在matlab中实现k均值聚类算法...
不过在此之前先讲解如何绘制聚类效果、聚类边界,最后再展示上图所示更强的聚类边界。代码其实不需要写下面那么长,但是为了画图好看就写长点叭: kmeans聚类结果 kmeans原理太简单就不细致的讲解了,而且matlab自带了kmeans函数,直接用就完事了,以下随机生成一组数据并聚类并绘图: ...
在本专栏前面几篇中曾记录了一下K-means的matlab代码,这次使用时发现并不好用,因此又整理了其他的K-means代码,实测可行。 matlab: 代码语言:javascript 复制 %%K-mens方法的matlab实现%%数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399;227,598;329,454;349,596;424,600...
means聚类算法matlab程序代码clearclcx 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.程序功能描述 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...
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,…) ...
```matlab X = [randn(50,2)+1; randn(50,2)-1]; ``` 然后,我们可以调用kmeans函数进行聚类分析。假设我们希望将数据分成两个簇,可以使用如下代码: ```matlab k = 2; [idx, C] = kmeans(X, k); ``` 接下来,我们可以根据聚类结果将数据点可视化。可以使用scatter函数绘制散点图,其中不同的簇...