不过这个只能实现2种聚类 python代码: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp 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 ...
在MATLAB中实现KMeans聚类算法: 使用MATLAB内置的kmeans函数来实现KMeans聚类算法,包括分配数据点到最近的聚类中心,并更新聚类中心。 matlab % 运行K-means聚类算法 [idx, C] = kmeans(data, numClusters); 其中,idx是聚类索引,表示每个数据点所属的聚类;C是聚类中心的位置。 运行KMeans聚类算法,直到满足停止条...
means聚类算法matlab程序代码clearclcx K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2...
K-Means聚类学于此,建议大家学习算法时,去观看对应视频,满意的话可以点个赞什么的。 2.2 原理 K-Means聚类的原理请去b站(参考来源中的链接)上进行学习,讲得很好,这里不再赘述。 二、MATLAB代码 注:个人在up主的github上没找到该算法的代码。 % 清除命令窗口、工作区和所有图形 clear; clc; close all; % ...
idx=kmeans(X,k,Name,Value) 进一步按一个或多个 Name,Value 对组参数所指定的附加选项 返回簇索引。 例如,指定余弦距离、使用新初始值重复聚类的次数或使用并行计算的次数。 [idx,C]=kmeans(___) 在 k×p 矩阵 C 中返回 k 个簇质心的位置。
K-means聚类分析MATLAB代码 function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2);...
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...
kmeans算法的matlab代码K-means算法是一种常用的聚类算法,在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。它的主要思想是将数据分成K个簇,使得同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。 在本文中,我们将介绍K-means算法的原理,并给出其在Matlab中的实现代码。下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1...
在本专栏前面几篇中曾记录了一下K-means的matlab代码,这次使用时发现并不好用,因此又整理了其他的K-means代码,实测可行。 matlab: %% K-mens方法的matlab实现 %% 数据准备和初始化 clc clear x=[62,627;112,511;186,531;198,411;190,379;234,399;227,598;329,454;349,596;424,600;611,565;811,736;...