分类数目K不确定:通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目K,例如ISODATA算法。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...
K-means算法的步骤: ①. 从n个数据中选取k个对象作为初始聚类中心;(这一步也造成了此算法每次运行的结果并不完全一致!) ②计算每个聚类中心对象的均值,根据最小距离重新划分相应对象; ③重新计算每个聚类的均值,直到聚类中心不再变化。 划分指标: min E = \sum_{j=1}^{k}\sum_{xi\in wj}{ ||xi-mj|...
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。
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...
Kmeans聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集划分为K个聚类。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,...
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...
K-Means (K均值)聚类算法的MATLAB实现 最近在学习 k-means聚类算法,⽹上有很多关于⽤MATLAB对这⼀算法的实现,下⾯对这⼀知 点进⾏了总 结,希望⼤家可以采纳,欢迎留⾔。 在聚类分析中希望能有⼀种算法能够⾃动的将相同的元素分为紧密关系的⼦集或簇。聚类属于⽆监督学习中的⼀种⽅法,...
在Matlab中实现K-means算法，可以通过调用内置函数，如kmeans()，进行聚类分析，并根据上述指标来评估最佳聚类数目。利用Matlab强大的图形处理能力，可以可视化聚类结果，以直观地展示数据的聚类分布。在实际应用中，确定最佳聚类数目是一个挑战，通常需要结合业务背景和领域知识，同时参考上述指标进行综合评估。
文档标签: matlab实现Kmeans聚类算法 系统标签: kmeans 聚类算法 聚类 matlab 算法 聚类中心 题目:matlab实现Kmeans聚类算法 姓名**煌 学号41158007 背景知识 1.简介: Kmeans算法是一种经典的聚类算法,在模式识别中得到了广泛的应用,基于Kmeans的变种算法也有...
k-means算法也称k均值算法,是一种常用的聚类算法。聚类算法是研究最多、应用最广的一种无监督学习算法。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分,每个簇里的样本可能具有一些潜在的、共同的特质。