在MATLAB中实现K-means算法通常可以手动编写代码或使用MATLAB内置函数。下面,我将按照您的提示,提供一个基于MATLAB的K-means算法手动实现的示例代码。此代码将包含初始化数据、算法主体部分、停止条件以及结果输出的基本步骤。 1. 初始化数据 首先,我们需要一些数据来运行K-means算法。这里我们随机生成一些二维数据点作为...
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...
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(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
【深度学习】基于 K-means 聚类算法的图像区域分割(Matlab代码实现) 目之所及有高峰 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 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...
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...
K-means算法matlab代码 function [Idx, Center] = K_means(X, xstart) % K-means聚类 % Idx是数据点属于哪个类的标记,Center是每个类的中心位置 % X是全部二维数据点,xstart是类的初始中心位置 len = length(X); %X中的数据点个数 Idx = zeros(len, 1); %每个数据点的Id,即属于哪个类 C1 = xstart...
本文将介绍kmeans算法的原理和用法,并以matlab中的kmeans代码为例进行演示和讲解。 kmeans算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据分成多个簇。其基本思想是通过计算数据点之间的距离,将相似的数据点归为同一簇。kmeans算法的核心是确定簇的个数和簇中心点的位置。 在matlab中,使用kmeans算法可以通过调用kmeans...
kmeans算法python kmeans算法matlab代码 1. MATLAB函数Kmeans 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)
```matlab function [distances] = calculateDistances(data, centers) distances = pdist2(data, centers, 'euclidean'); end ``` 3. 更新聚类中心 ```matlab function [newCenters] = updateCenters(data, labels, k) newCenters = zeros(k, size(data, 2)); for i = 1:k newCenters(i, :) = ...