我们K-means聚类显然可以用在第二小题的分级上! 首先我们对附件中给的数据进行处理,以取平均值的方法来代替每一个评委对葡萄酒的评分,然后对评分进行合理的分类或分级。(感兴趣的可以去CUMCM官网下载下来自行阅览) 下面来看matlab的实现! %%清除环境变量clear;clc;closeall%%导入数据A=[79.957580.4578.1576.2571.9575....
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: % kmeans demo% rng(1)PntSet1=mvnrnd([23],[10;02],500);PntSet2=mvnrnd([67],[10;02],500);PntSet3=mvnrnd([62],[10;01],500);X=[PntSet1;PntSet2;PntSet3];% kmeans聚...
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...
聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 算法大致思路: 1、从给定样本中任选几个...
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...
在MATLAB中,可以使用kmeans函数来执行k-means聚类。 调用kmeans函数的语法是: [idx, C] = kmeans(X, k) 其中: X是一个大小为m×n的矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。 k是要进行聚类的簇数。 函数返回两个输出参数: idx是一个大小为m×1的向量,代表每个样本的簇索引。 C是一个大小为k×n...
模式识别经典算法——Kmeans图像聚类分割(以最短的matlab程序实现),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844 K-means聚类算法的一般步骤: 初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差
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。 (2)...
1 k-means算法步骤 k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利...