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...
matlab % 运行K-means聚类算法 [idx, C] = kmeans(data, numClusters); 其中,idx是聚类索引,表示每个数据点所属的聚类;C是聚类中心的位置。 运行KMeans聚类算法,直到满足停止条件: kmeans函数内部已经实现了迭代过程,并会在满足停止条件(例如,聚类中心不再显著变化或达到最大迭代次数)时停止。 输出KMeans聚类...
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: 聚类可视化结果: 不同聚类数下的轮廓系数曲线:...
本文将介绍matlab中k均值聚类算法的实现和代码编写。 二、k均值(k-means)聚类算法简介 k均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法,它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。其基本思想是通过不断调整簇的中心点,使得簇内的数据点与中心点的距离最小化,从而实现数据的...
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);...
一、方法1:用matlab自带的函数, IDX = kmeans(X,k) 二、参照一段网友写的代码 function y=kMeansCluster(m,k,isRand) %%%%%%%%%%%%%%%% % % kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm % Author: Kardi Teknomo, Ph.D. % % Purpose: classify the objects in data matrix based on ...
matlab中聚类的实现算法 方法一: 直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。 方法二: 层次聚类,该方法较为灵活,需要按步骤实现聚类过程,具体需要进行如下过程处理: ...
目录 收起 1 概述 一、引言 二、K-means聚类算法概述 三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 1. 灰度图像分割 2. 彩色图像分割 四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 局限性 改进方法 五、实验与结果分析 六、结论与展望 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现...