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...
k均值聚类在MATLAB中的实现 1. k均值聚类的基本原理 k均值聚类是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本思想是通过迭代更新聚类中心,使得同一聚类内的数据点尽可能相似,而不同聚类间的数据点尽可能不同。算法步骤如下: 初始化:选择k个初始聚类中心(可以随机选择或者根据某种策略选择)。 分配:根据每个数据点到聚类中心的...
聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析 k-均值聚类简介 k均值聚类是一种分区方法。该函数kmeans将数据划分为k 个互斥的簇,并返回它为每个观察分配的簇的索引。 kmeans将数据中的每个观察值视为在空间中具有位置的对象。该函数找到一个分区,其中每个集群中的对象尽可能彼此靠近,并尽可能远离其他集群中的对...
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。
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...
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。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 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 ...
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 使用欧几里德距离平方度量,并用 k-means++ 算法进行簇中心初始化。