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...
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 ...
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聚类算法的优缺点及改进方法 优点 局限性 改进方法 五、实验与结果分析 六、结论与展望 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现...
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...
整个算法共包含6个文件,在这里我们只展示其中部分代码,需要完整代码的小伙伴可以在优化算法 | 混合K-Means蚁群算法求解CVRP问题(附Matlab代码)提取代码。 kMeansCluster函数代码如下所示: function [clusterRes] = kMeansCluster(customer) %% 改进kMeans聚类函数 % 输入 % customer class:struct mean:客户相关信息,...
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小。其基本思想是通过不断调整簇的中心点,使得簇内的数据点与中心点的距离最小化,从而实现数据的...
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,…)
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
麻雀搜索算法是一种基于群体智能的算法,它的基本思想是将问题抽象为一个个体的适应度函数,在群体的协作下逐步逼近最优解。在图像分割问题中,麻雀搜索算法可以被用作优化KMeans算法的初始化和结果后处理,从而对图像进行更精确的分割。 具体实现步骤如下: 1. 对输入图像进行预处理,例如缩小或降采样,以节省计算资源和...