5.Silhouette Coefficient(轮廓系数) 6.基于Matlab的K-means聚类及最佳聚类数选取结果: 各种指标评价图像: K-means聚类结果可视化: 7.Matlab程序实现: 摘要: Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效...
(1)读取数据 选择MATLAB的Data.mat,通过ImpoMatlabt Files,将所有数据读入。 load('data1.mat')k = 6;figure;%数据标准化data = zeros(size(data1));[data(:,1) me(1) va(1)] = dataNormalization(data1(:,1)) (2)K-Means 模型设置 1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)...
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(...
Use kmeans to create clusters in MATLAB® and use pdist2 in the generated code to assign new data to existing clusters. For code generation, define an entry-point function that accepts the cluster centroid positions and the new data set, and returns the index of the nearest cluster. Then...
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: ...
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)...
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...
Use kmeans to create clusters in MATLAB® and use pdist2 in the generated code to assign new data to existing clusters. For code generation, define an entry-point function that accepts the cluster centroid positions and the new data set, and returns the index of the nearest cluster. Then...
下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1. 初始化簇中心 ``` function [centroids] = initCentroids(X, K) 随机初始化K个簇中心 [m, n] = size(X); centroids = X(randperm(m, K), :); end ``` 2. 分配样本到最近的簇 ``` function [idx] = findClosestCentroids(X, centroids) 根据当前...
matlab的kmeans函数 一、kmeans函数简介 kmeans函数是Matlab中用于聚类分析的重要函数之一。它将数据集分成k个簇,每个簇包含与其它成员相似的数据点。该函数是基于距离度量的,并且使用了迭代算法来最小化簇内平方和误差。 二、kmeans函数基本语法 [k, c] = kmeans(X, k) 其中,X是一个m×n的矩阵,表示有m...