K-means聚类算法MATLAB实现 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...
Matlab实现K-Means聚类算法 招募大量matlab技术人员,有大量matlab需求订单,均为个人短期可以完成,有时间的朋友可以加我微信 : Ahxyz6666 人生如戏!!! 一、理论准备 聚类算法,不是分类算法。分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相...
下面来看matlab的实现! %%清除环境变量clear;clc;closeall%%导入数据A=[79.957580.4578.1576.2571.9575.8571.8576.6577.0571.8567.8469.974.5575.470.6579.5574.9...74.377.277.875.276.6574.778.377.870.9]';%%计算分成1—sizeA 类时的平均轮廓值%silh_m = zeros(size(A,1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(...
MATLAB k-means聚类 聚类算法,不是分类算法。 分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。 聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 这里的k-means聚类,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 所有资料中还是Andrew...
matlab: 代码语言:javascript 复制 %%K-mens方法的matlab实现%%数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399;227,598;329,454;349,596;424,600;611,565;811,736;776,537;666,437;944,449;943,318;743,216;1076,252;899,178;995,91;1074,101;943,17;275,341...
不过在此之前先讲解如何绘制聚类效果、聚类边界,最后再展示上图所示更强的聚类边界。代码其实不需要写下面那么长,但是为了画图好看就写长点叭: kmeans聚类结果 kmeans原理太简单就不细致的讲解了,而且matlab自带了kmeans函数,直接用就完事了,以下随机生成一组数据并聚类并绘图: ...
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。
matlab kmeans聚类用法 在MATLAB中,可以使用kmeans函数进行聚类。以下是kmeans函数的使用方法: [k, centroids] = kmeans(X, k) 其中,X是n个d维样本的矩阵,k是聚类的数量。该函数将返回聚类的标签k和聚类中心centroids。 另一种用法是: [idx, centroids] = kmeans(X, k) 这种用法会返回每个样本的类别索引...
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 for Cluster_Num = 2 : K_start Cluster_Num flags = 0; Step = 4000; disp('K值分类'); %随机化定义聚类中心点 Center =Data_NoGD(:,1:Cluster_Num); %进行初始的迭代 [KindData,KindNum] = func_Kmeans_Cluster(Center,Data_NoGD); ...