R语言实现 下面是一个简单的自定义KMeans函数的实现。在这个示例中,我们将使用随机生成的数据来演示该函数的使用。 # 自定义KMeans函数kmeans_custom<-function(data,k,max_iter=100){# 随机选择k个初始中心set.seed(123)centers<-data[sample(1:nrow(data),k),]for(iterin1:
# k取2到8,评估K K <- 2:8 round <- 30 # 每次迭代30次,避免局部最优 rst <- sapply(K, function(i){ print(paste("K=",i)) mean(sapply(1:round,function(r){ print(paste("Round",r)) result <- kmeans(norm.data, i) stats <- cluster.stats(dist(norm.data), result$cluster) sta...
# The function find the closest centroid to the vector and assign the vector to the cluster # This function is used by apply() kMeansAssignCluster <- function(x, centers) { minDist <- 10e10 centerIndex <- 0 for (center in 1:nrow(centers)) { dist <- dist(rbind(x, centers[center,...
1.使用R语言进行METROPLIS-IN-GIBBS采样和MCMC运行 2.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 3.R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 4.R语言BUGS JAGS贝叶斯分析 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样 5.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 6.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真...
fdp<-function(X,G,p=rep(FALSE){ if(is.null(TstX)==TRUE) TstX<-X n<-nrow(TstX) belong<-matrix( plot(iris,col=cl 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图 ...
y=unlist(lapply(1:g,function(i) rnorm(n/g,runif(1)*i^2))) #生成数据集 解释:#unlist 给定一个列表结构 x,unlist 将其简化为生成一个包含 x 中出现的所有原子分量的向量。 # lapply返回一个与 X 长度相同的列表,其中每个元素都是将 FUN 应用于 X 的相应元素的结果。 #runif()函数用于生成从0到...
K-均值的代价函数(又称畸变函数Distortion function)为: J(c(1),...,c(m),μ1,...,μK)=1m∑mi=1||X(i)−μc(i)||2J(c(1),...,c(m),μ1,...,μK)=1m∑i=1m||X(i)−μc(i)||2 设训练集为: {𝑥 (1) , 𝑥 (2) , 𝑥 (3) , … , 𝑥 (𝑚) } ,簇划...
DistEclud <- function(vecA, vecB){ diff = rbind(vecA,vecB) euclidean = dist(diff) %>% as.numeric() return (euclidean) } #随机质心选择: RandCentre <- function(dataSet, k){ n = ncol(dataSet) Centres = matrix(nrow = k,ncol = n) for(j in 1:n){ minJ = min(dataSet[,j]) ra...
function idx = findNearestCentroid(C,X) %#codegen [~,idx] = pdist2(C,X,'euclidean','Smallest',1); % Find the nearest centroid Note: If you click the button located in the upper-right section of this page and open this example in MATLAB®, then MATLAB® opens the example folder...
至此,k-means算法的具体实现过程已经讲述完毕,很简单也很直观,现在讲解一下该算法的数学推导过程,设失真函数(distortion function)为: 式2-3 对失真函数求取关于uj的偏导,得到: 式2-4 令式2-4等于0,求其极值点,便得到: 整体的数学推导很简单,不过值得注意,失真函数J(u,c)是非凸函数,这就代表k-means算法...