k 均值聚类,即 Lloyd 算法[1],是一种迭代数据划分算法,它将 n 个观测值分配给由质心定义的 k 个簇之一,其中 k 是在算法开始之前选择的。 算法的基本步骤如下: 选择k 个初始簇中心(质心) 计算所有观测值到每个簇质心的距离 将观测点进行划分时,分为以下两阶段进行I. 将每个观测值分配给距离最近的簇[2]II...
在MATLAB中使用k均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习方法,它能够将数据集分成k个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。以下是使用MATLAB进行k均值聚类的详细步骤: 1. 准备数据集 首先,你需要在MATLAB中加载或创建一个数据集。数据集通常是一个矩阵,其中每一行代...
②聚类中心不再发生变化; ③误差平方和局部最小。 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 = \s...
temp=randperm(n,2);%%%产生2个n以内的随机整数 clusters=[X(temp(1)😅;X(temp(2)😅] %%%在样本中随机取两点作为初始的两个聚类中心 new_clusters=zeros(2,2); %%%%迭代中的聚类中心,先设为0矩阵 %% 请在下述两行注释之间填写代码,针对给出的平面点集,把它们分为两类 m=2; s=1; D = zeros...
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...
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 分区中的每个集群由成员对象和质心(或中心)组成。在每个集群中,kmeans最小化质心与...
简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下的步骤实现: Step 1: 从 (x1, x2, ...xn) 中随机选择 m 个向量(y1,y2,...ym) 作为初始的聚类中心(可以随意指定,不在n个向量中选择也可以)...
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。 常用的聚类算法 常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。
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...