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...
lab_he=rgb2lab(he); 第3 步:使用 K 均值聚类对ab空间中的颜色进行分类 聚类是一种为对象分组的方法。K-means 聚类将每个对象放在空间中具体位置上。它找到分区,使得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象。K-means 聚类要求您指定要分区的聚类数和距离度量以量化两个对象彼此之间的接近...
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...
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...
K均值聚类matlab %%%%%%% 对给定的二维点集,利用Kmeans方法进行聚类 clc, clear all, close all %% 1.数据导入 %%%构造一组数据,其分类数目从直观上比较明显 mu1 = [1 1]; Sigma1 = [0.5 0; 0 0.5]; mu2 = [3 3]; Sigma2 = [0.2 0; 0 0.2];...
本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
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...
功能截图 - K均值聚类算法的MATLAB实现-K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准)
(1)动画解释K-平均算法(k-means clustering)——一种流行于数据挖掘领域的聚类分析方法;(2)基于matlab的kmeans算法实例;(3)更多内容和案例在公众号“图通道”, 视频播放量 4997、弹幕量 2、点赞数 153、投硬币枚数 168、收藏人数 112、转发人数 34, 视频作者 图通