matlab中kmeans函数实现举例: 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,s...文字版>> http:...
kmeans
可能是聚类后的图像数据不匹配，用如下代码试试 iidx = uint8(iidx);level = graythresh(iidx);imageout = im2bw(iidx,level);imshow(imageout);
因为K-mean的初始化是需要随机的，要随机的确定K个点作为初始点。
一行是一个数据对象，一个对象有p个属性。所以是n×p。idx是n个数据对象的类标签。
我们得到了一组具有某些特征的项目数据集,以及这些特征的值(如向量)。 任务是将这些项目分类成组。 为此,我们将使用 kMeans 算法; 一种无监督学习算法。 在这个特定的代码中,我在 MATLAB 中实现了 k 均值算法,而不使用内置函数点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 ...
C 是 K×P 矩阵 C 中的 K 个簇质心位置。 SUMD 是 1×K 向量中点到质心距离的总和。 K 是使用 ELBOW 方法确定的聚类质心数。 ELBOW方法:计算从1到n,并且K是对应于90%百分比的簇数方差解释,这是组间方差与总方差。 见 < http> 找到最好的K个簇后,使用kmeans确定IDX,C,SUMD matlab中的函数。
[matlab]23.matlab自带kmeans函数实现聚类 [matlab]23.matlab⾃带kmeans函数实现聚类 clc,clear all;point=[1.40000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.30000000000000,0.200000000000000;1.50000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.70000000000000,0.4000000000000 ...
基于Kmeans聚类的图像分割算法,适合初学者学习。分较少 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 yolo鲜花分类数据集 2024-10-24 09:28:38 积分:1 基于MATLAB图像腐蚀膨胀系统GUI界面.zip 2024-10-24 00:08:55 积分:1 机器学习图像识别数据集+.zip 2024-10-23 18:59:14 积分:1 ...