K-means聚类算法matlab程序代码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...
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 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:
划分聚类,包括K均值聚类和K中心聚类,同样需要系列步骤完成该过程,要求使用者对聚类原理和过程有较清晰的认识。 K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得所有类内对象与该类中心点之间的距离和最小。 Matlab自带函数:Y=kmeans(X, K)。 02 利用matlab实现聚类算法 问题描述: 参考表中16*13列的矩...
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); for k=1:1 for i=1:99 ...
而k均值(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。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...
选择MATLAB的Data.mat,通过ImpoMatlabt Files,将所有数据读入。 (2)K-Means 模型设置 1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价。 (3)执行和输出 设置完成后,选中Execute 按钮,即可得到改进聚类执行并观察到结果。
如果无法直接使用,可以考虑使用其他聚类评估方法,如Calinski-Harabasz指数等。 综上所述,以上就是在MATLAB中实现K-means聚类算法的详细步骤和代码片段。通过这些步骤,你可以轻松地对数据进行K-means聚类,并可视化聚类结果。如果需要评估聚类效果,还可以使用轮廓系数等指标进行衡量。
3 仿真结果 4 参考文献 博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
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 ...