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DBSCAN算法(基于...
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。 [idx,C,sumd]=kmeans(___) 在 k×1 向量 sumd 中...
像许多聚类方法一样,k-means 聚类要求您在聚类之前指定聚类数k。 与层次聚类不同,k均值聚类对实际观察进行操作,而不是对数据中每对观察之间的差异进行操作。此外,k- means 聚类创建单个级别的集群,而不是多级的集群层次结构。因此,对于大量数据, k- means 聚类通常比层次聚类更合适。 k- means 分区中的每个集群...
运行k-means算法:使用MATLAB内置的k-means函数,可以通过以下命令来运行聚类分析: [idx, C] = kmeans(data, k); 复制代码 其中,idx是一个与数据点对应的向量,表示每个数据点所属的聚类。C是一个矩阵,表示每个聚类的质心。 可选:绘制聚类结果:可以使用MATLAB的绘图函数将聚类结果可视化,例如散点图。可以通过以下...
Idx=Kmeans(X,K) 对矩阵X进行分类且为K类;假设X为m*n矩阵,n为特征数,m为样本数目,则输出参数Idx为m个整数,且属于1到K之间的数。 [Idx,C]=Kmeans(X,K) 对矩阵X进行分类且为K类;假设X为m*n矩阵,n为特征数,m为样本数目,则输出参数Idx为m个整数,且属于1到K之间的数。 并且返回聚类中心C,C为k*...
聚类分析 | Matlab实现基于PCA+DBO+K-means的数据聚类可视化 效果一览 基本介绍 程序设计 参考资料 效果一览 基本介绍 PCA(主成分分析)、DBO(蜣螂优化算法)和K-means聚类是三种不同的数据处理和优化的方法,它们可以结合起来使用以改进聚类效果。下面是对这三种方法的简要介绍以及如何将它们结合使用的说明。
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); for k=1:1 for i=1:99 ...
kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类。K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分...
matlab聚类分析..通过聚类分析找出汽车功率、速度、和能量分配比的关系将能量分配比划分范围,如0.4<a1<0.5,0.5<a2<0.6,然后对每一段的a分别进行聚类分析,然后画出来三维图形。图形
k-means聚类分析MATLAB仿真代码 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 LabVIEW的应用领域.docx 2024-09-09 10:46:09 积分:1 LabVIEW的优势.zip 2024-09-09 10:30:29 积分:1 在Windows系统中一键部署文字识别和身份证识别服务 2024-09-09 10:29:51 积分:1 LabVIEW的挑战与未来发展....