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...
使用kmeans 在MATLAB® 中创建簇,并在生成的代码中使用 pdist2 将新数据分配给现有簇。对于代码生成,定义接受簇质心位置和新数据集的入口函数,并返回最近邻簇的索引。然后,为入口函数生成代码。 生成C/C++ 代码需要 MATLAB® Coder™。 执行k 均值聚类 使用三种分布生成训练数据集。 Get rng('default'...
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...
本文将介绍matlab中k均值聚类算法的实现和代码编写。 二、k均值(k-means)聚类算法简介 k均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法,它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。其基本思想是通过不断调整簇的中心点,使得簇内的数据点与中心点的距离最小化,从而实现数据的...
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,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); ...
1.首先利用excel对原始数据进行数据处理,并且用MATLAB对数据进行归一化。 2.kmeans聚类 第一类消费水平“高”的边界[0.249933 1.000000] 对应的实际消费额是:[186.500000 744.700000] 第二类消费水平“中”的边界[0.143779 0.249530] 对应的实际消费额是:[107.500000 186.200000] ...
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 ...