Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目,并使用K-means进行聚类,最后可视化聚类的结果。
function [index,C,sumd] = Kmeans(sample, k, threshold, n) %K均值算法 %C:k个簇中心 %index:聚类后每个样本的标记 %sumd:样本点到相应的簇心的距离 %sample:需要进行聚类的样本 %k:划分簇的个数 %threshold:差异度阈值 %n最大迭代次数 iter = 0; dim = ...
其中,k个簇之间互不相交,且k个簇的并集为D。 k-means原理 k-means的伪代码 输入:样本集D = {x1,x2,x3,...,xm}; 聚类簇数k. 过程: 从D中随机抽取k个样本作为初始均值向量{u1,u2,...,uk} repeat 初始化Cl = ∅(1≤l≤k) for i = 1:m 计算样本xi与各均值向量uj(1≤j≤k)的距离d; ...
K-means聚类结果可视化: 7.Matlab程序实现: 摘要: Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,...
在Matlab中实现K-means算法，可以通过调用内置函数，如kmeans()，进行聚类分析，并根据上述指标来评估最佳聚类数目。利用Matlab强大的图形处理能力，可以可视化聚类结果，以直观地展示数据的聚类分布。在实际应用中，确定最佳聚类数目是一个挑战，通常需要结合业务背景和领域知识，同时参考上述指标进行综合评估。
K-means面临的问题以及解决办法 - K均值聚类算法的MATLAB实现-K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准)
K 均值聚类算法(K-means算法)MATLAB实现及说明文档 信息科学 人工智能 第24页 小木虫 论坛
高斯混合聚类采用概率模型表达聚类原型。高斯混合分布如下式: functionvarargout = gmm(X, K_or_centroids) threshold = 1e-15; [N, D] = size(X); ifisscalar(K_or_centroids) K = K_or_centroids; %随机选择P个簇 rndp = randperm(N);
k-means简介 k-means算法也称k均值算法,是一种常用的聚类算法。聚类算法是研究最多、应用最广的一种无监督学习算法。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分,每个簇里的样本可能具有一些潜在的、共同的特质。