这段代码首先生成了一个包含300个二维数据点的数据集,然后设置了聚类数量K为3,接着使用MATLAB内置的kmeans函数实现了KMeans聚类算法,并输出了聚类结果和聚类中心,最后通过可视化展示了聚类效果。
一、参考来源及原理 2.1 参考来源 2.2 原理 二、MATLAB代码 三、仿真结果 注:本次记录了关于K-Means聚类算法的笔记。以下笔记来源于本人,参考来源已经在笔记中注明,除注明部分外其他过程均来源于本人,若有侵权,欢迎联系删除。笔记供大家参考学习使用,请勿将笔记用于商用,谢谢。笔记难免存在笔误或错误,若有发现,欢迎...
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...
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...
kmeans聚类(matlab代码) K-means聚类 matlab代码 操作步骤: 1. 导入数据集.xlsx。 2. 进行K均值计算(需要设置聚类簇数K)。 3. 计算出轮廓系数。 4. 绘制出聚类效果。 5.计算并绘制出不同聚类数下的轮廓系数曲线。 有详细中文介绍。 代码运行结果如下:...
划分聚类,包括K均值聚类和K中心聚类,同样需要系列步骤完成该过程,要求使用者对聚类原理和过程有较清晰的认识。 K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得所有类内对象与该类中心点之间的距离和最小。 Matlab自带函数:Y=kmeans(X, K)。
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...
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,…) ...
这里的k-means聚类,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白。 首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。
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: ...