k 个聚类 ; ② 参数 k 说明: 表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , 2 . 典型的基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ( K 均值方法 ) , 聚类由分组样本中的平均均值点表示 ; K-medoids 方法 ( K 中心点方法 ) , 聚类由分组样本中的某个样本表示 ; 3 . 硬聚类 : ...
10))+randi([1,8],[50,1]);Data=Data(:);Data=Data([end,1:end-1]);Data=reshape(Data,50,[]);% 可以直接将上面部分删掉,然后% Data = []% 自己的数据K=8;% kmeans 分组数CName=compose('Class-%d',1:K);% 将相同组数据放在一起,并计算相关矩阵[Class,Ind]=sort(kmeans(Data,K));...
SSE=k∑i=1∑p∈Ci|p−mi|2 Ci 表示第i个簇,mi表示第i个簇的质心,p是数据样本点。 根据误差平方和SSE来选择K值,但并不是选SSE最小时对应的K,而是选SSE突然变小时的K,如下图,K应选3,图似手肘故得名。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans from s...
在此步骤中,我们将使用k-means聚类来查看前三个PCA成分。为此,我们首先将这些主要成分拟合到k-means算法并确定最佳聚类数。确定k-means模型的理想聚类数可以通过测量到最近的聚类中心(即inertia)的平方距离之和来完成。与图2中主成分分析的scree图非常相似,下面的k-means scree图表示的是解释的方差百分比,但是用不同...
重新计算每个集合的聚类中心X 4. 重复步骤2,根据新的聚类中心重新将所有点分类,n*k次向量计算 所有顶点重新分类 5. 重复执行步骤3,重新计算聚类中心 重新计算聚类中心X 6. 重复3,4步骤,直到满足下面任何一个条件: 所有顶点不在k个聚类之间移动 迭代次数超过上限 ...
Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
一、K-Means聚类 其实它是一种基于质心的聚类,为什么这么说呢?因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据,将其定为每个簇的数据中心,然后分别判断每个数据的距离状况,然后进行更新每个簇内的质心。 对于样本集D = { x 1 , x 2 . . . x n } D=\{x_1,x_2...x_n\}D={x1,x2...xn...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
这篇文章是K均值聚类算法(K-means clustering)的一个简单应用:压缩图像。 在彩色图像中,每个像素的大小为3字节(RGB),可以表示的颜色总数为256 * 256 * 256。下图为1280 x 720像素的图像,采用PNG格式(一种无损压缩技术),大小为1.71 MB。我们的目标是使用颜色量化进一步压缩图像,尽管压缩过程会有损失。
通过上述步骤,你可以在MATLAB中有效地执行K-means聚类并可视化聚类结果。记得根据你的具体数据集调整聚类数目K,并仔细分析聚类结果以获取有用的见解。