在目前的分类应用中,K-means聚类算法应用广泛。MATLAB有自带的kmeans函数,能够实现聚类。具体语法如下: kmeans函数 k 均值聚类 语法 idx=kmeans(X,k) idx=kmeans(X,k,Name,Value) [idx,C]=kmeans(___) [idx,C,sumd]=kmeans(___) [idx,C,sumd,D]=kmeans(___) 说明 idx=kmeans(X,k) 执行 ...
kmeans 函数是 MATLAB 中用于执行 K-均值聚类算法的函数。K-均值聚类是一种非监督学习算法,旨在将数据集分成 K 个簇(Cluster),使得每个数据点属于与其最近的均值(质心)所在的簇。以下是 kmeans 函数的基本用法和详细参数说明。 基本语法 [idx, C] = kmeans(X, k); 输入: X:一个 N×P 的矩阵,其中 ...
repN=50; %迭代次数%K-mean聚类 [Idx,Ctrs,SumD,D]= kmeans(X,K,'Replicates',repN,'Options',opts);%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号%打印结果 fprintf('划分成%d类的结果如下:\n',K)fori=1:K tm=find(Idx==i); %求第i类的对象 tm=reshape(tm,1,length(tm)); %变成行向量 f...
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...
在MATLAB中,我们可以使用如下的语法来调用kmeans函数: [idx, C] = kmeans(X, k); 其中,输入参数X是一个m×n的矩阵,表示m个n维数据点的集合。k是一个正整数,表示要将数据点分成k个簇。输出参数idx是一个长度为m的向量,表示每个数据点所属的簇的索引。输出参数C是一个k×n的矩阵,表示k个簇的中心点。
聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析 k-均值聚类简介 k均值聚类是一种分区方法。该函数kmeans将数据划分为k 个互斥的簇,并返回它为每个观察分配的簇的索引。 kmeans将数据中的每个观察值视为在空间中具有位置的对象。该函数找到一个分区,其中每个集群中的对象尽可能彼此靠近,并尽可能远离其他集群中的对...
K-means聚类算法MATLAB实现 1. K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本原理是: 初始随机选定K个对象作为初始聚类中心。 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,将每个对象分配到距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类中心会...
matlab的kmeans matlab的k均值聚类分析,用kmeans命令,能输出类别、距离和、距离等数据。结合silhouette plot,能优化k参数选择。 [IDX,C,sumd,D] = kmeans(X,k) X是样本,k是类别数目,IDX是与下标对应的类别号,C是每个类别的中心,sumd是距离的和,D是每个点到中心的距离。
MATLAB中的kmeans函数是一个实用的工具,可以帮助用户轻松实现k-means算法。本文将从以下方面介绍MATLAB中的kmeans函数:函数基本结构、函数参数说明、算法流程和示例代码。 一。函数基本结构: kmeans函数的基本结构如下: [idx, C] = kmeans (X, k) idx是一个列向量,指示数据点属于哪个簇,C是一个k x n矩阵,...
4、’Replicates’---聚类重复次数,为整数(可以理解为重复程序多次取平均) 5.代码实例: 其实利用库函数做聚类很简单,但是收集数据,处理原始数据比较麻烦!! data=rand(1000,5);%产生1000个样本数据,每个数据有5个特征[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','Replicates',4)%聚类%把1000个样...