相同点:聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的;不同点:主要是在选代过程中可将一类一分为二,亦可能二类合二为一,即“自组织”,这种算法具有启发式的特点。由于算法有自我调整的能力,因而需要设置若干个控制用参数,如聚类数期望值K、最小类内样本数、类间中心距离参数、每次迭代允许合并的最大聚类对数L及...
在MATLAB中实现K-means聚类可以按照以下步骤进行: 准备数据集: 首先,需要明确要进行聚类的数据。这里假设我们有一个二维数据集data,可以随机生成一些数据作为示例: matlab data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; 调用kmeans函数: 使用MATLAB内置的kmeans函数进行聚类。需...
from matplotlibimportpyplotclassK_Means(object):# k是分组数;tolerance‘中心点误差’;max_iter是迭代次数 def__init__(self,k=2,tolerance=0.0001,max_iter=300):self.k_=k self.tolerance_=tolerance self.max_iter_=max_iter deffit(self,data):self.centers_={}foriinrange(self.k_):self.centers_...
下面来看matlab的实现! %%清除环境变量clear;clc;closeall%%导入数据A=[79.957580.4578.1576.2571.9575.8571.8576.6577.0571.8567.8469.974.5575.470.6579.5574.9...74.377.277.875.276.6574.778.377.870.9]';%%计算分成1—sizeA 类时的平均轮廓值%silh_m = zeros(size(A,1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(...
K-means聚类结果可视化: 7.Matlab程序实现: 摘要: Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚...
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) ...
在Matlab中实现Kmeans聚类算法的过程相对简单,下面是一个基本的示例代码。首先,需要导入数据集。可以使用load函数导入自带的数据集,例如iris数据集。如果使用自己的数据集,可以使用csvread函数读取CSV文件,或者使用readtable函数读取Excel文件。然后,使用kmeans函数对数据进行聚类。该函数的基本语法如下: [cluster_idx, ...
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的实现 首先编写一个计算“有序属性”距离的函数,也可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数,推荐使用norm。 function dist = cal_dist(X,p) %计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离,当p=2时即为欧氏距离,当p=1时即为曼哈顿距离 dim = size(X); ...
matlab实现Kmeans聚类算法kmeans函数:输入为类别数量k和数据矩阵A;输出为聚类结果A,和迭代次数,并将聚类结果数据以excel形式保存在工作路径下 function km(k,A)%函数名里不要出现“-” warning off [n,p]=size(A);%输入数据有n个样本,p个属性 cid=ones(k,p+1);%聚类中心组成k行p列的矩阵,k表示第几类...