在MATLAB中确定K-means算法的K值,通常使用的方法包括肘部法则(Elbow Method)和轮廓系数法。这里,我将重点介绍如何使用肘部法则来确定K值,并编写相应的MATLAB程序。 1. 理解k-means聚类算法中k的含义 在K-means聚类算法中,K代表数据将要被分成的簇(或群组)的数量。选择合适的K值对于聚类结果的质量至关重要。 2. ...
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果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚...
基于MATLAB的Kmeans算法使用手肘法自动寻找最佳聚类数k计算,并制作成GUI计算界面。 GUI界面如下: 点击加载要聚类的数据——点击手肘法计算k值按键——根据生成的不同K值聚类偏差图,获得最佳聚类数k,并在输入参数里设置最佳聚类数k——点击设置Kmeans聚类的重复聚类的次数k1——点击kmeans聚类按键——即可获得聚类的结果...
Kmeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提出了各自行之有效的解决方案,新的改进算法仍然不断被提出,此类文章大家可以在Web Of Science中搜索。 尽管Kmeans算法在MATLAB、Python等语言的工具箱函数中都有自带的函数可供调用,但作...
通过分析得出最佳的K值为3,下面编写一个脚本看一下聚类效果(matlab初学者表示不清楚还有哪些数据集只好用fisheriris中meas的前两维来代替。并不是说聚类算法不能对高维空间的数据进行聚类,选择两个维度是为了结果的可视化,也可以选择三个维度。) load fisheriris ...
K-Means算法中K值的确定源代码MATLAB 文件%main.mclear;maxK= 12; dimension = 2;%X1 = randn( 200,2);for i=1:200X1(i,:) = X1(i,:)+ 10,5;endX2 = randn( 200,2);for i=1:200X2(i,:) = X2(i,:)+- 10,8;endX3 = randn( 200,2);X = X1;X2;X3;% plot(X(:, 1),X...
劣势:K值难确定,复杂度与样本呈线性关系。 (即样本越多,计算的越多) 3.⽤MATLAB实现K-means算法,有三类数据集,设置K=3 clear all; close all; clc; %第⼀类数据 a=[0 0 ] ; S1=[.1 0 ;0 .1] ; da a1=mvnrnd(a,S1,100) ; %产⽣⾼斯分布数据 %第⼆类数据 b=[1.2 1.2 ] ; ...
Kmeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提出了各自行之有效的解决方案,新的改进算法仍然不断被提出,此类文章大家可以在Web Of Science中搜索。 尽管Kmeans算法在MATLAB、Python等语言的工具箱函数中都有自带的函数可供调用,但...
然而，K值的选择对聚类效果有着至关重要的影响。为了确定最佳的聚类数目，本文通过计算卡林斯基-哈拉巴斯指标（CH值）、戴维斯-博尔丁指标（DB值）、Gap值和轮廓系数等指标，对K-means算法进行了评估，并结合Matlab实现，展示了如何进行聚类分析与最佳聚类数的选取。K-means算法的计算步骤包括初始化聚类中心...
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