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...
Matlab实现K-Means聚类算法 招募大量matlab技术人员,有大量matlab需求订单,均为个人短期可以完成,有时间的朋友可以加我微信 : Ahxyz6666 人生如戏!!! 一、理论准备 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...
K-means之matlab实现 引入 作为练手,不妨用matlab实现K-means 要解决的问题:n个D维数据进行聚类(无监督),找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况,数据维度D=2,预先知道簇心数目K(K=4) 理论步骤 关键步骤: (1)根据K个簇心(clusters,下标从1到K),确定每个样本数据Di(D为所有数据整体,Di为某个数据,i=1...
(1)读取数据 选择MATLAB的Data.mat,通过ImpoMatlabt Files,将所有数据读入。 load('data1.mat')k = 6;figure;%数据标准化data = zeros(size(data1));[data(:,1) me(1) va(1)] = dataNormalization(data1(:,1)) (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)...
在MATLAB中,可以使用`kmeans`函数来实现k-means算法。以下是使用`kmeans`函数的示例代码:```matlab% 生成数据data = rand(100, 2);% 设置聚类的个...
在MATLAB中,可以使用`kmeans`函数来实现k-means算法。以下是一个示例:```matlab% 生成一些随机数据data = [randn(100,2)+ones(100,2);...
shi先森:KNN算法及其matlab实现45 赞同 · 3 评论文章 代码 %% K-meas clear all clc % 每一个数据有两个特征 data1 = mvnrnd([8,3],[2 0; 0 2.5],300); data1(data1<0)=0; %生成第二类数据 data2 = mvnrnd([3,8],[2 0; 0 2.5],300); data2(data1<0)=0; data = [data1;data2...
下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1. 初始化簇中心 ``` function [centroids] = initCentroids(X, K) 随机初始化K个簇中心 [m, n] = size(X); centroids = X(randperm(m, K), :); end ``` 2. 分配样本到最近的簇 ``` function [idx] = findClosestCentroids(X, centroids) 根据当前...
close all; %matlab代码 clear all; clc k=2; org = imread('C:\Users\Desktop\Puppy.png'); %读入图像 figure; subplot(2,2,1); imshow(org),title('原始图像'); %显示原图像 % 接下来需要知道图…