在MATLAB中实现K-Means聚类算法,可以遵循以下步骤。这些步骤包括初始化聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分配数据点到最近的聚类中心、重新计算聚类中心,并重复这些步骤直到聚类中心不再显著变化或达到预设的迭代次数。以下是具体的实现步骤和代码示例: 1. 初始化k个聚类中心 在MATLAB中,可以使用随机选择或特定方法...
1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(A,i);silh=silhouette(A,k_id_A);silh_m(i)=mean(silh);end%%数据可视化figureplot(1:size(A,1),sil
解决方法:首先设类别数为1,然后逐步提高类别数,在每一个类别数都用上述方法,一般情况下,总方差会很快下降,直到到达一个拐点;这意味着再增加一个聚类中心不会显著减少方差,保存此时的聚类数。 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,su...
聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 算法大致思路: 1、从给定样本中任选几个...
clf_: for point in k_means.clf_[cat]: pyplot.scatter(point[0], point[1], c=('r' if cat == 0 else 'b')) predict = [[2, 1], [6, 9]] for feature in predict: cat = k_means.predict(predict) pyplot.show() 修改k值即可实现聚几类,不过只能实现1,2 更多类的聚类有待后续挖掘...
在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
可以使用可用于的名称-值对参数来控制最小化的细节 kmeans;例如,可以指定聚类质心的初始值和算法的最大迭代次数。默认情况下,kmeans使用k -means++ 算法初始化聚类质心,并使用平方欧几里德距离度量来确定距离。 执行k均值聚类时,一般步骤: 比较ķ -means集群解决方案的不同值ķ确定集群,为数据的最佳数量。
通过K-means算法,并用matlab程序来实现,将给定了7幅遥感图像通过处理,分成水域、居民区和其他三类区域。并用RGB彩色进行标记划分,这样看起来更易识别。 上述的K-means算法是在类别数k给定的情况下进行的。当类别数未知的情况下,在使用k-均值算法时,可以假设类别数是逐步增加的。例如,对k=1,k=2,k=3,…,分别...
Matlab实现K-Means聚类算法 人生如戏!!! 一、理论准备 聚类算法,不是分类算法。分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到...