下面来看matlab的实现! %%清除环境变量clear;clc;closeall%%导入数据A=[79.957580.4578.1576.2571.9575.8571.8576.6577.0571.8567.8469.974.5575.470.6579.5574.9...74.377.277.875.276.6574.778.377.870.9]';%%计算分成1—sizeA 类时的平均轮廓值%silh_m = zeros(size(A,1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(...
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...
在本专栏前面几篇中曾记录了一下K-means的matlab代码,这次使用时发现并不好用,因此又整理了其他的K-means代码,实测可行。 matlab: 代码语言:javascript 复制 %%K-mens方法的matlab实现%%数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399;227,598;329,454;349,596;424,600...
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...
K-means聚类算法MATLAB实现 1. K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本原理是: 初始随机选定K个对象作为初始聚类中心。 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,将每个对象分配到距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类中心会...
K-means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,是在聚类算法中运用最为广泛的算法。它将数据分为了K组,随机选取K个对象。同时计算出对象和子对象之间的距离,把每个对象分配都距离最近的数据中心。通过数据,对于对象进行分类,从而进行针对不同对象的处理方案。在目前的分类应用中,K-means聚类算法应用广泛。MATLAB有自带的...
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...
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);...
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...