重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-means算法存在的缺陷,提出了改进后的K-means算法,主要解决了孤点对聚类中心影响的问题以及K值的确认问题。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 for Cluster_Num = 2 : K_sta...
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...
opts= statset('Display','final');%调用Kmeans函数%X N*P的数据矩阵%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号%Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置%SumD1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和%D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离; [Idx,Ctrs,SumD,D]= kmeans(X,3,'...
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。
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...
1.K-means算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给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,聚类的...
kmeans聚类算法是一种简单实用的聚类算法,matlab自带函数kmeans可直接对数据进行kmeans聚类。为了方便更好地掌握kmeans聚类算法,今天我们自己来实现一个弱化的版本mykmeans。 mykmeans输入包含三项,分别为聚类所使用的数据data,data每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;聚类中心数量numclass;第三项为所使用的距离的...
1.算法描述 聚类算法也许是机器学习中“新算法”出现最多、最快的领域,一个重要的原因是聚类不存在客观标准,给定数据集总能从某个角度找到以往算法未覆盖的某种标准从而设计出新算法。Kmeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提...