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...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 聚类算法的性能比较 由表可得到以下结论:1)大部分常用聚类算法只适合处理数值型数据;2)若考虑算法效率、初始聚类中心影响性和对异常数据敏感性,其中BIRCH算法、CURE算法以及STING算法能得到较好的结果;3)CURE算法、DBSCAN算法以及ST...
I_lab=applycform(D_rgb, C);%进行K-mean聚类将图像分割成2个区域 ab=double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量 nrows= size(ab,1); ncols= size(ab,2); ab=reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors= 4; %分割的区域个数为4 [cluster_idx,cluster_center]=kmeans(ab,nColors,'...
基于matlab的图像k-means聚类GUI,可对彩色图像进行Kmeans和meanshift进行聚类分析,生成最后的聚类图像以及聚类中心的迭代轨迹。程序已调通,可直接运行。发现《所念皆星河》 是老师,也是UP主! 知识 校园学习 matlab GUI k-means聚类 新学期,多点新知识!MATLAB程序合集 发消息 源程序在视频评论区下载。程序已经过...
事实上的积分,只需要一行代码 answer=int(rho*Q,t,low,up); 1. int()的调用格式为int(符号函数,符号自变量,积分下限,积分上限); 3.kmeans聚类分析 所谓聚类分析,就是把图像上离散的点分为离散的几类,其中内部的原理包含最小二乘法等内容,对于本科生来说没有必要了解其中的细节。
下面分享给大家“matlab对一维数据进行K-means聚类离散化并显示”方法和程序，帮助大家更好地处理一维数据（一列数据）的聚类离散化。工具/原料 电脑 matlab “一维数据样本”Excel表格 方法/步骤 1 首先，使用clc和clear命令清空matlab的命令窗口和工作区，然后使用xlsread函数将一维数据样本Excel表格中的数据读入到yw_...
当聚类数目为 7 时的 k-means 聚类 c=7; [idx,ctrs] = kmeans(M,c); X=M plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12) 上尾 hold on plot(X(idx==4,1),X(idx==4,2),'b.','MarkerSize',12) hold on plot(X(idx==5,1),X(idx==5,2),'b.','MarkerSize',12)...
k-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不同的类别。它通过计算数据点之间的距离来确定类别,并将数据点分配给距离最近的类别中心。下面是对利用MATLAB中的k-means聚类对三维散点数据进行聚类的完善且全面的答案: 概念: k-means聚类是一种迭代的聚类算法,它将数据集划分为k个不同...
我们的老朋友回归模型能够被用于聚类的内容,回归明显是监督学习技术,所以我们将使用K近邻K-NN聚类来代替KMeans。...对于K-NN回归,我们使用K个在向量空间中最近的点来建立回归模型以代替传统回归中使用整个空间。...在这部分,我们将使用iris数据集,如果我们想要预测比如像每朵花的花瓣宽度,通过iris种类来聚类能够潜在...