下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1. 初始化簇中心 ``` function [centroids] = initCentroids(X, K) 随机初始化K个簇中心 [m, n] = size(X); centroids = X(randperm(m, K), :); end ``` 2. 分配样本到最近的簇 ``` function [idx] = findClosestCentroids(X, centroids) 根据当前...
kmeans算法matlab代码 文心快码BaiduComate 在MATLAB中实现K-means算法通常可以手动编写代码或使用MATLAB内置函数。下面,我将按照您的提示,提供一个基于MATLAB的K-means算法手动实现的示例代码。此代码将包含初始化数据、算法主体部分、停止条件以及结果输出的基本步骤。 1. 初始化数据 首先,我们需要一些数据来运行K-means...
目录 收起 1 概述 一、引言 二、K-means聚类算法概述 三、K-means聚类算法在图像分割中的应用 1. 灰度图像分割 2. 彩色图像分割 四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 局限性 改进方法 五、实验与结果分析 六、结论与展望 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现...
means聚类算法matlab程序代码clearclcx 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...
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...
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); ...
一、K-means算法原理及MATLAB代码实现 K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其原理主要包括初始化聚类中心、计算样本点到各个聚类中心的距离、更新聚类中心和迭代等步骤。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...
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;611,565;811,736;776,537;666,437;944,449;943,318;743,216;1076,252;899,178;995,91;1074,101;943,17;275,341...
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...