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的实现 首先编写一个计算“有序属性”距离的函数,也可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数,推荐使用norm。 function dist = cal_dist(X,p) %计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离,当p=2时即为欧氏距离,当p=1时即为曼哈顿距离 dim = size(X); sum...
Kmeans聚类MATLAB代码 clearall closeall I_rgb=imread('12.jpg'); figure,imshow(I_rgb);title('原始图像'); C=makecform('srgb2lab'); I_lab=applycform(I_rgb,C); ab=double(I_lab(:,:,2:3)); nrows=size(ab,1); ncols=size(ab,2); ab=reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors=3;%...
GPU Coder MATLAB Coder Statistics and Machine Learning ToolboxCopy Code Copy Command 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...
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...
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。
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...
MATLAB的机器学习工具箱和深度学习工具箱都非常强大,然而官方对于无监督学习中的聚类迟迟没有一个很完善的工具箱,于是我开发了该工具箱,该工具箱不仅能得到聚类结果,还支持自动生成代码帮助大家复现结果。 借助该工具箱,能够很方便地使用k-means聚类,工具箱支持一键生成肘部图帮助确定最佳聚类簇数,也能使用使用轮廓系数...
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; % ...
K-means聚类分析MATLAB代码 function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2);...