通过上述步骤,你可以在MATLAB中有效地执行K-means聚类并可视化聚类结果。记得根据你的具体数据集调整聚类数目K,并仔细分析聚类结果以获取有用的见解。
2 数据读进来后，使用MATLAB自带的K-means聚类算法函数对一维数据进行分类。程序如下：clus=4;[idx,c]=kmeans(xx,clus);说明：clus=4是将数据分成4类；xx是刚刚读入的一维数据样本；idx是N*1矩阵，存储一维数据样本中每个数据的聚类标号；c存储的是各个聚类质心的位置运行程序后的结果如下图所示。3 聚类后，初...
完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现基于PCA+DBO+K-means的数据聚类可视化。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 1. 2. 3. 4. 5.
K-means聚类结果可视化: 7.Matlab程序实现: 摘要: Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚...
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...
MATLAB版本要求:2021a以及更高版本!且需要有统计与机器学习工具箱! 工具箱主界面如下: 聚类完毕后,工具箱提供了强大的可视化模块对聚类结果进行可视化,支持以下图形: (1)二维散点图和三维散点图 (2)聚类区域图 (3)平行坐标图 (4)箱线图 (5)主成分降维后主成分图 ...
使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 [idx,Centers]=kmeans(qy,3) [COEFF,SCORE,latent] = pca(qy); SCORE = SCORE(:,1:30); mappedX = tsne(SCORE,'Algorithm','exact','NumDimensions',3); c=zeros(211,3); for i =1:211c(i,idx(i)) =1; ...
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)...
PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维方法，能够去除数据中的噪声和冗余，提高后续聚类等任务的效果。K-means聚类是经典的聚类算法，通过将数据划分为K个簇，由其质心表示，迭代优化每个点的簇分配和簇质心的位置，直到达到收敛。DBO（蜣螂优化算法）是基于蜣螂觅食行为的优化算法，具有全局搜索能力强、...