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...
下面来看matlab的实现! %%清除环境变量clear;clc;closeall%%导入数据A=[79.957580.4578.1576.2571.9575.8571.8576.6577.0571.8567.8469.974.5575.470.6579.5574.9...74.377.277.875.276.6574.778.377.870.9]';%%计算分成1—sizeA 类时的平均轮廓值%silh_m = zeros(size(A,1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(...
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...
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...
在MATLAB中进行K-means聚类是一种常见的数据分析方法,用于将数据点分成K个簇,使得同一簇内的数据点相似度较高,不同簇之间的数据点相似度较低。 以下是MATLAB中进行K-means聚类的基本步骤和示例代码: 基本步骤 准备数据集:将数据集存储在一个矩阵中,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。 设置聚类参数:确定要...
K-means聚类算法MATLAB 以K-means算法为例,实现了如下功能 自动生成符合高斯分布的数据,函数名为gaussianSample.m 实现多次随机初始化聚类中心,以找到指定聚类数目的最优聚类。函数名myKmeans.m 自动寻找最佳聚类数目,函数名称besKmeans.m,并绘制了拐点图(L图)...
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...
代码 % my_kmeans % By Chris, zchrissirhcz@gmail.com % 2016年9月30日 19:13:43 % 簇心数目k K =4; % 准备数据,假设是2维的,80条数据,从data.txt中读取 %data = zeros(100, 2); load'data.txt';% 直接存储到data变量中 x = data(:,1); ...