K-modes算法主要用于分类数据,如 国籍,性别等特征。 距离使用汉明距离,即有多少对应特征不同则距离为几。 中心点计算为,选择众数作为中心点。 主要功能: 随机初始化聚类中心,计算聚类。 选择每次聚类次数,选择最佳聚类初始化。 kmodes.m代码 function [cx,cost] =kmodes(K,data,num)%生成将data聚成K类的最佳聚...
公式描述来看,分类数为K,k=1,2,\dots,K,聚类中心坐标写作C_k,对于任意一点P,若: k^{*}=\underset{k}{\arg \min } \left \| P-C_k\right \| \\ 则该点属于第k^{*}类。 % kmeans Region demo% rng(1)PntSet1=mvnrnd([23],[10;02],500);PntSet2=mvnrnd([67],[10;02],500);PntS...
[idx,C,sumD,D]=kmeans(y,k,'dist','sqEuclidean','Replicates',k1); %聚类 %把样本聚为3类,距离度量函数为欧氏距离,聚类重复次数为k1次 %Idx为m个整数,且属于1到K之间的数; % 聚类中心C % sumD为1*K的和向量存储的是类内所有点与该类质心点距离之和; % D为m*K的矩阵,存储的是每个点与所有...
hierarchicalCluster函数是我们实现的系统聚类函数,该函数调用caldis函数计算样本之间的距离,详细注释版代码如下: function [clusterpath,clusterind]=hierarchicalCluster(data,distype)% 实现自下而上的系统聚类,样本和样本之间的距离采用欧几里得距离或者汉明距离,类与类之间的距离用两类点之间最小距离代替。% INPUTS:% ...
matlab练习程序(k-means聚类) # 聚类算法,不是分类算法。 分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。 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。 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。
【VRP】基于matlab Kmean聚类算法结合遗传算法求解碳排放多车辆路径规划问题【含Matlab源码 4156期】(1)如需代码(进阶版)加腾讯企鹅号或私信UP主;(2)代码运行版本Matlab 2019b或2014a(3)其他仿真咨询1 期刊或论文复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量
K-medoids聚类matlab程序 %KM K-Medoids聚类算法函数 function [best_Label,best_Center,best_ind,label]=KM(P,K)%%%--- % P is an d-by-N data matrix % K is the clustering number %%%%--- [d, N] = size(P);%% 本函数要求数据矩阵P的每列代表一个数据点，如果不是，...
(1)动画解释K-平均算法(k-means clustering)——一种流行于数据挖掘领域的聚类分析方法;(2)基于matlab的kmeans算法实例;(3)更多内容和案例在公众号“图通道”, 视频播放量 4997、弹幕量 2、点赞数 153、投硬币枚数 168、收藏人数 112、转发人数 34, 视频作者 图通
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); allsum=zeros(2,2); for ...