@文心快码kmeans聚类matlab代码 文心快码 在MATLAB中实现K-means聚类算法可以按照以下步骤进行: 导入数据集或生成模拟数据: 可以使用MATLAB内置的数据集,如iris数据集,或者自己生成模拟数据。这里我们以生成模拟数据为例: matlab % 生成模拟数据 data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones...
K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
一、参考来源及原理 2.1 参考来源 2.2 原理 二、MATLAB代码 三、仿真结果 注:本次记录了关于K-Means聚类算法的笔记。以下笔记来源于本人,参考来源已经在笔记中注明,除注明部分外其他过程均来源于本人,若有侵权,欢迎联系删除。笔记供大家参考学习使用,请勿将笔记用于商用,谢谢。笔记难免存在笔误或错误,若有发现,欢迎...
为了验证K-means聚类算法在图像分割中的有效性,可以进行一系列实验。选择不同的图像数据集,分别应用K-means聚类算法进行图像分割,并对比分割结果。通过实验可以发现,K-means聚类算法在图像分割中具有较好的性能,能够准确地将图像划分为不同的区域。同时,通过调整K值和优化算法参数,可以进一步提高分割效果。
function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2); for k=1:1 for i=1:99 ...
划分聚类,包括K均值聚类和K中心聚类,同样需要系列步骤完成该过程,要求使用者对聚类原理和过程有较清晰的认识。 K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得所有类内对象与该类中心点之间的距离和最小。 Matlab自带函数:Y=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。
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...
(k, 1));%初始means是k行k列随机数作为聚类中心rand_y = ceil(dim*rand(k, 1));for i = 1:kmeans(i,:) = A(rand_x(i), rand_y(i), :);%在图像中找到初始聚类中心endfor itr=1:100s_x=zeros(k,3);s_ind=zeros(k,1);for i=1:dimfor j=1:dimr=A(i,j,1);g=A(i,j,2);...
K-means聚类 matlab代码 操作步骤: 1. 导入数据集.xlsx。 2. 进行K均值计算(需要设置聚类簇数K)。 3. 计算出轮廓系数。 4. 绘制出聚类效果。 5.计算并绘制出不同聚类数下的轮廓系数曲线。 有详细中文介绍。 代…