% 指定聚类数目 K = 2; % 调用kmeans函数进行聚类 [idx, C] = kmeans(data, K); 其中,idx是一个向量,包含每个数据点的聚类标签;C是一个矩阵,包含每个聚类的中心点。 获取聚类结果: 从kmeans函数返回的结果中提取聚类中心和每个数据点的类别标签。 matlab % 聚类中心 cluster_centers = C; % 每个数据...
kmeans
matlab中kmeans函数实现举例: K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,s...文字版>> http:...
因为K-mean的初始化是需要随机的，要随机的确定K个点作为初始点。
一行是一个数据对象，一个对象有p个属性。所以是n×p。idx是n个数据对象的类标签。
C 是 K×P 矩阵 C 中的 K 个簇质心位置。 SUMD 是 1×K 向量中点到质心距离的总和。 K 是使用 ELBOW 方法确定的聚类质心数。 ELBOW方法:计算从1到n,并且K是对应于90%百分比的簇数方差解释,这是组间方差与总方差。 见 < http> 找到最好的K个簇后,使用kmeans确定IDX,C,SUMD matlab中的函数。
我们得到了一组具有某些特征的项目数据集,以及这些特征的值(如向量)。 任务是将这些项目分类成组。 为此,我们将使用 kMeans 算法; 一种无监督学习算法。 在这个特定的代码中,我在 MATLAB 中实现了 k 均值算法,而不使用内置函数 (0)踩踩(0) 所需:13积分 ...