73: disp('No points were moved after the initial clustering procedure.') 74: else 75: disp('Some points were moved after the initial clustering procedure.') 76: end 三、算法结果 控制台自动输出的结果如下,我很奇怪怎么自己输出了。 1: >> main 2: No points were moved after the initial cl...
调用kmeans函数: 使用MATLAB内置的kmeans函数对数据进行聚类。 matlab % 指定聚类数目 K = 2; % 调用kmeans函数进行聚类 [idx, C] = kmeans(data, K); 其中,idx是一个向量,包含每个数据点的聚类标签;C是一个矩阵,包含每个聚类的中心点。 获取聚类结果: 从kmeans函数返回的结果中提取聚类中心和每个数据点...
本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目,并使用K-means进行聚类,最后可视化聚类的结果。 1.K-means算法 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...
mdl = kMeans(k); mdl = mdl.fit(X); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 1 2 centroids = mdl.C 1 2 10 2 See examples in the script files. Cite As David Ferreira (2025). k-Means (kM) Clustering (https://github.com/ferreirad08/kMeans/releases/tag/1.0.1), GitHub. Retrieved...
matlab中Kmeans使用方法 kmeans K-means clustering Syntax 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,...)
matlab的kmeans函数MATLAB的kmeans函数 概述 在数据分析和机器学习领域,k均值聚类(k-means clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点分成k个不同的簇。在MATLAB中,我们可以使用kmeans函数来实现这一算法。本文将详细介绍kmeans函数的使用方法以及一些相关的概念和注意事项。 kmeans函数的语法和参数 在...
title('K-Means Clustering of Iris Dataset') xlabel('Sepal Length') ylabel('Sepal Width') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 5.运行结果
matlab中Kmeans使用方法 kmeans K-means clustering Syntax 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,...)
一、K-means聚类 在此练习中,我们将实现K-means算法并使用它进行图像压缩。我们将首先启动一个样本2D数据集,来帮助我们直观理解K-means算法是如何工作的。之后,使用K-means算法进行图像压缩,通过将图像中出现的颜色数量减少为仅图像中最常见的颜色。我们将在练习中使用ex7.m。
而k 均值聚类(K-means Clustering)是一种将数据分组为 k 个不同的簇的无监督学习方法。这种方法可以应用于一维数据,将一维数据分成 k 个不同的簇。 二、一维数据k 均值聚类的原理 一维数据的k 均值聚类原理是基于数据点之间的距离。首先选择 k 个初始簇中心点,然后计算每个数据点到各个簇中心点的距离,将数据...