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...
[Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X: N*P的数据矩阵,N为数据个数,P为单个数据维度 K: 表示将X划分为几类,为整数 Idx: N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 C: K*P的矩阵,存储的是K...
idx = kmeans(X,k) 执行k 均值聚类,以将 n×p 数据矩阵 X 的观测值划分为 k 个聚类,并返回包含每个观测值的簇索引的 n×1 向量 (idx)。X 的行对应于点,列对应于变量。 默认情况下,kmeans 使用平方欧几里德距离度量,并用 k-means++ 算法进行簇中心初始化。 示例 idx = kmeans(X,k,Name,Value...
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。
而k均值(k-means)聚类算法作为一种经典的聚类方法,被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。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...
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 ...
[centroids, labels]=run_kmeans(X, k, max_iter)% 该函数实现Kmeans聚类% 输入參数:% X为输入样本集,dxN% k为聚类中心个数% max_iter为kemans聚类的最大迭代的次数% 输出參数:% centroids为聚类中心 dxk% labels为样本的类别标记%% 採用K-means++算法初始化聚类中心centroids = X(:,1+round(rand*(...
K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。
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,以节省计算资源和时间。 2. 初始化麻雀种群。将像素点的RGB值作为特征向量,随机生成若干个麻雀作为初始种群。 3. 对每个麻雀计算适应度...