kmeans算法的matlab代码K-means算法是一种常用的聚类算法,在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。它的主要思想是将数据分成K个簇,使得同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。 在本文中,我们将介绍K-means算法的原理,并给出其在Matlab中的实现代码。下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1...
一、参考来源及原理 2.1 参考来源 2.2 原理 二、MATLAB代码 三、仿真结果 注:本次记录了关于K-Means聚类算法的笔记。以下笔记来源于本人,参考来源已经在笔记中注明,除注明部分外其他过程均来源于本人,若有侵权,欢迎联系删除。笔记供大家参考学习使用,请勿将笔记用于商用,谢谢。笔记难免存在笔误或错误,若有发现,欢迎...
K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
K-means算法matlab代码 function [Idx, Center] = K_means(X, xstart) % K-means聚类 % Idx是数据点属于哪个类的标记,Center是每个类的中心位置 % X是全部二维数据点,xstart是类的初始中心位置 len = length(X); %X中的数据点个数 Idx = zeros(len, 1); %每个数据点的Id,即属于哪个类 C1 = xstart...
2.算法代码 整个算法共包含6个文件,在这里我们只展示其中部分代码,需要完整代码的小伙伴可以在优化算法 | 混合K-Means蚁群算法求解CVRP问题(附Matlab代码)提取代码。 kMeansCluster函数代码如下所示: function [clusterRes] = kMeansCluster(customer) %% 改进kMeans聚类函数 % 输入 % customer class:struct mean:客...
本文将介绍kmeans算法的原理和用法,并以matlab中的kmeans代码为例进行演示和讲解。 kmeans算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据分成多个簇。其基本思想是通过计算数据点之间的距离,将相似的数据点归为同一簇。kmeans算法的核心是确定簇的个数和簇中心点的位置。 在matlab中,使用kmeans算法可以通过调用kmeans...
在matlab中,可以使用plot函数来绘制数据点和聚类中心,以及不同簇的分布情况。 三、示例代码 以下是一个简单的matlab代码示例,演示了如何使用kmeans函数来执行k-means聚类算法: ```matlab 读取数据 data = load('data.txt'); 设置聚类数量 k = 3; 运行k-means算法 [idx, centers] = kmeans(data, k); ...
以下是K-means算法在MATLAB中的实现代码: 1. 初始化聚类中心 ```matlab function [centers] = initCenters(data, k) centers = data(randperm(size(data, 1), k), :); end ``` 2. 计算样本点到各个聚类中心的距离 ```matlab function [distances] = calculateDistances(data, centers) distances = ...
kmeans算法python kmeans算法matlab代码 1. MATLAB函数Kmeans 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) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。