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...
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 ...
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...
再使用蚁群算法(或其他经典启发式算法) 对每一个聚类簇分别优化配送路径。 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(...
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...
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,…) 各输入输出参数介绍: X: N*P的数据矩阵,N为数据个数,P为单个数据维度 ...
为了验证K-means聚类算法在图像分割中的有效性,可以进行一系列实验。选择不同的图像数据集,分别应用K-means聚类算法进行图像分割,并对比分割结果。通过实验可以发现,K-means聚类算法在图像分割中具有较好的性能,能够准确地将图像划分为不同的区域。同时,通过调整K值和优化算法参数,可以进一步提高分割效果。
而k均值(k-means)聚类算法作为一种经典的聚类方法,被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。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...
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。