1. K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本原理是: 初始随机选定K个对象作为初始聚类中心。 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,将每个对象分配到距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新...
K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 算法大致思路: 1、从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2) 2、计算其余点分别和初始中心点的距离,跟哪个初始...
K-means算法的步骤: ①. 从n个数据中选取k个对象作为初始聚类中心;(这一步也造成了此算法每次运行的结果并不完全一致!) ②计算每个聚类中心对象的均值,根据最小距离重新划分相应对象; ③重新计算每个聚类的均值,直到聚类中心不再变化。 划分指标: min E = \sum_{j=1}^{k}\sum_{xi\in wj}{ ||xi-mj|...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法DBSCAN算法(基于...
在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
K-means聚类算法的一般步骤: 初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。 进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心,从而形成一类。初始化隶属度矩阵。
Kmeans聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集划分为K个聚类。在Matlab中实现Kmeans聚类算法的过程相对简单,下面是一个基本的示例代码。首先,需要导入数据集。可以使用load函数导入自带的数据集,例如iris数据集。如果使用自己的数据集,可以使用csvread函数读取CSV文件,或者使用readtable函数读取Excel文件。然后,...
K-Means聚类算法是一种直观、简单、可扩展性强的聚类算法,普遍存在于数据挖掘、计算机视觉等领域。 MATLAB是目前最为广泛应用的科学计算语言,它可以将高深的科学计算做成容易理解的程序代码,直接用于各种科学计算任务包括数值计算、科学可视化、直观交互、数据处理以及模拟建模。其中,K-Means聚类算法也被完美的支持,该算法...
1 k-means算法步骤 k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利...
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用