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...
157: %x(bn,:) 选择某一行数据作为聚类中心,其列值为全部 158: 159: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 160: %cid表示每个数据属于哪一类,nr表示每一类的个数,centers表示聚类中心 161: [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc)%调用kmeans函数 162: %认为不该是150,或者说不该是个确定值,该...
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...
idx = kmeans(X,k) 执行k 均值聚类,以将 n×p 数据矩阵 X 的观测值划分为 k 个聚类,并返回包含每个观测值的簇索引的 n×1 向量 (idx)。X 的行对应于点,列对应于变量。 默认情况下,kmeans 使用平方欧几里德距离度量,并用 k-means++ 算法进行簇中心初始化。 示例 idx = kmeans(X,k,Name,Value...
常用的聚类算法 常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法...
我们可以使用如下代码生成100个服从正态分布的数据点: ```matlab X = [randn(50,2)+1; randn(50,2)-1]; ``` 然后,我们可以调用kmeans函数进行聚类分析。假设我们希望将数据分成两个簇,可以使用如下代码: ```matlab k = 2; [idx, C] = kmeans(X, k); ``` 接下来,我们可以根据聚类结果将数据...
在MATLAB中,可以使用自带的kmeans函数实现k均值聚类。 以下是一个简单的MATLAB代码示例: ```matlab %生成示例数据 data = [randn(100, 2)+1.5; randn(100, 2)-1.5]; %设置k值 k = 2; %运行k均值聚类算法 [idx, centroids] = kmeans(data, k); %可视化结果 figure; gscatter(data(:,1), data(:...
k-means简介 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、...
不过在此之前先讲解如何绘制聚类效果、聚类边界,最后再展示上图所示更强的聚类边界。代码其实不需要写下面那么长,但是为了画图好看就写长点叭: kmeans聚类结果 kmeans原理太简单就不细致的讲解了,而且matlab自带了kmeans函数,直接用就完事了,以下随机生成一组数据并聚类并绘图: ...
[leibie,center1]=k_means(X,Center); subplot(3,4,i) plot(C1{1,i}(1,1),C1{1,i}(1,2),'ro')%画出每次聚类的中心点 hold on plot(C2{1,i}(1,1),C2{1,i}(1,2),'go') plot(C3{1,i}(1,1),C3{1,i}(1,2),'bo') ...