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); NewCenter =func_NewCenter(...
K-Means聚类算法在MATLAB中的应用 K-Means聚类算法在MATLAB中最常用的应用是数据挖掘、计算机视觉以及图像处理,其中,数据挖掘应用最多,可以帮助挖掘数据之间的相关性,形成合理的分组,从而更加有效的利用现有的数据。此外,K-Means聚类算法在计算机视觉领域也得到广泛的应用,常用于图像分割、特征提取和图像识别等任务,可以实...
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...
使用kmeans 在MATLAB® 中创建簇,并在生成的代码中使用 pdist2 将新数据分配给现有簇。对于代码生成,定义接受簇质心位置和新数据集的入口函数,并返回最近邻簇的索引。然后,为入口函数生成代码。 生成C/C++ 代码需要 MATLAB® Coder™。 执行k 均值聚类 使用三种分布生成训练数据集。 Get rng('default'...
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...
在Matlab中,可以使用evalclusters函数来计算间隔统计量,并结合绘图函数plot来确定最佳的聚类数K。 总结而言,确定最佳的聚类数K是K-means算法中的一个重要问题,对于不同的数据集和应用场景,选择合适的方法来确定最佳的K是非常重要的。在Matlab中,可以结合肘部法则、轮廓系数和间隔统计量等方法来进行综合分析,从而确定...
Matlab中K-means聚类算法的使用(K-均值聚类) K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)...
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的机器学习工具箱和深度学习工具箱都非常强大,然而官方对于无监督学习中的聚类迟迟没有一个很完善的工具箱,于是我开发了该工具箱,该工具箱不仅能得到聚类结果,还支持自动生成代码帮助大家复现结果。 借助该工具箱,能够很方便地使用k-means聚类,工具箱支持一键生成肘部图帮助确定最佳聚类簇数,也能使用使用轮廓系数...
首先编写一个计算“有序属性”距离的函数,也可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数,推荐使用norm。 function dist = cal_dist(X,p) %计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离,当p=2时即为欧氏距离,当p=1时即为曼哈顿距离 dim = size(X); ...