K-means聚类算法(又称K-均值聚类算法),是著名的划分聚类分割方法。该算法具有运算速度快,执行过程简单的优点。 工作原理: 首先随机选取K个点,每个点初始地代表每个簇的聚类中心,然后计算剩余各个样本带到聚类中心的距离,将它赋给最近的簇,接着重新计算每一簇的平均值,整个过程不断重复,如果相邻两次调整没有明显变化...
K-means聚类算法的基本思想是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。算法的关键步骤包括: 初始化:随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。 分配数据点到最近的聚类中心:对于数据集中的每个数据点,计算其到每个聚类中心的距离,并将其分...
1 简介 对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 2 完整代码 clear all; close all; clc;...
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、收...
GMM在很多领域中都有广泛应用。例如,它可以用于聚类分析,将相似的数据点分为不同的组;也可以用于密度估计,估计数据点的概率密度分布;此外,GMM还可以用于异常检测、生成模型等任务。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成。
k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同的类簇。聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集。k-means算法中的 k代表...
基于K-Means算法的离群点检测(MATLAB代码实现) 一、数据 二、代码实现 采用K-Means聚类算法,设定聚类个数K为3,最大迭代次数为500次,距离函数取欧式距离。 K-Means聚类算法的MATLAB代码如下所示 三、实验结果:
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。 193 6 6 简简单单做算法 | 1月前 | 算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉 ...
% Invasive Weed Optimization (IWO) Clustering% Created By Seyed Muhammad Hossein Mousavi - 2022% Comparison with K-means and GMMclc;clear;close all;warning('off'); %% Basics% Loadingdata = load('dat');X = data.XX;...
在聚类分割中,kmeans是一种常用的聚类算法。kmeans算法通过将像素分成k个簇来实现图像分割。在kmeans算法中,首先需要随机选择k个像素作为初始聚类中心,然后将每个像素分配到最近的聚类中心。接下来,根据每个聚类中的像素的平均值重新计算聚类中心。然后,重复这个过程,直到聚类中心不再改变或达到预定的迭代次数。