MATLAB - k 均值聚类 拾籍而上 7 人赞同了该文章 目录 收起 1. 算法简介 2. kmeans 函数 3. 简单示例 1. 算法简介 k 均值聚类,即 Lloyd 算法[1],是一种迭代数据划分算法,它将 n 个观测值分配给由质心定义的 k 个簇之一,其中 k 是在算法开始之前选择的。 算法的基本步骤如下: 选择k 个初始...
通过这个例子我们可以发现,K-近邻算法是不需要训练过程的,而且是没有参数估计的。 在算法的实现中,我们使用matlab自带的“鸢尾花的分类”例子,来展示KNN算法是如何被实现的。如图所示,鸢尾花数据集每个样本有两个特征,可用散点的形式绘制在二维平面上;对应三种分类(setosa,versicolor和virginica)。现在插入三个新样本(...
K-Medoids基于K中心点的聚类算法可视化 可替换Excel直接运行 适合新手小白 注释清晰通俗易懂~Matlab ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进, 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法...
最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~ 简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下的...
1 首先，使用clc和clear命令清空matlab的命令窗口和工作区，然后使用xlsread函数将一维数据样本Excel表格中的数据读入到yw_data矩阵。注意表格后缀“.xlsx”，因为有些表格的后缀为“xls”,程序xlsread中语句的后缀也需要与表格后缀相同。同时将yw_data数值矩阵赋值给xx数值矩阵，后面对xx数值矩阵进行操作，不动原始数据...
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。
MATLAB官网的这段介绍将k的选取和肘部法则联系了起来,事实上使用间隙统计量选择k的过程和使用肘部图确定k的方法有点像(肘部图随着k的变大是单调递减的,间隙统计量随着k的变大通常会先上升),只不过肘部图中的k是我们肉眼观看确定的,而间隙统计量的最佳的k是可以通过计算确定的。
k均值聚类算法的matlab实现 在MATLAB 中实现它需要先准备好数据。随机初始化聚类中心是关键的第一步。计算每个数据点到聚类中心的距离。根据距离将数据点分配到最近的聚类。重新计算每个聚类的中心。不断迭代这个分配和更新中心的过程。直到聚类中心不再发生显著变化。要定义合适的停止条件。 可以根据聚类内的误差平方和...
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。
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)...