GPU Coder MATLAB Coder Statistics and Machine Learning ToolboxCopy Code Copy Command kmeans 执行k 均值聚类以将数据划分为 k 个簇。当您有要进行聚类的新数据集时,可以使用 kmeans 创建包含现有数据和新数据的新簇。kmeans 函数支持 C/C++ 代码生成,因此您可以生成接受训练数据并返回聚类结果的代码,然后将代...
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(...
借助该工具箱,能够很方便地使用k-means聚类,工具箱支持一键生成肘部图帮助确定最佳聚类簇数,也能使用使用轮廓系数 、间隔统计量 、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数这四种内部评估方法帮助确定最佳聚类簇数,这些方法的介绍可看这篇文章: MATLAB进行聚类时确定簇数k的四种内部评估方法 聚类评估方法分为内部评估法...
(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...
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...
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...
首先编写一个计算“有序属性”距离的函数,也可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数,推荐使用norm。 function dist = cal_dist(X,p) %计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离,当p=2时即为欧氏距离,当p=1时即为曼哈顿距离 dim = size(X); ...
This MATLAB function performs k-means clustering to partition the observations of the n-by-p data matrix X into k clusters, and returns an n-by-1 vector (idx) containing cluster indices of each observation.
在本专栏前面几篇中曾记录了一下K-means的matlab代码,这次使用时发现并不好用,因此又整理了其他的K-means代码,实测可行。 matlab: 代码语言:javascript 复制 %%K-mens方法的matlab实现%%数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399;227,598;329,454;349,596;424,600...
在MATLAB中,可以使用kmeans函数来实现k-means算法。以下是一个示例: % 生成一些随机数据 data = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)]; % 使用kmeans函数进行聚类 k = 2; % 聚类的簇数 [idx, centers] = kmeans(data, k); % 绘制结果 figure; gscatter(data(:,1), data(...