1),1);fori=1:size(A,1)k_id_A=kmeans(A,i);silh=silhouette(A,k_id_A);silh_m(i)=mean(silh);end%%数据可视化figureplot(1:size(A,1),sil
K-means算法是一种用于聚类分析的迭代算法,其目标是将数据点分成K个簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的基本步骤如下: 初始化:随机选择K个初始质心(cluster centroids)。 迭代: 分配:将每个数据点分配给最近的质心,形成K个簇。 更新:重新计算每个簇的质心,作为该簇所有数...
1: %BasicKMeans.m主类 2: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 3: %cid表示每个数据属于哪一类,nr表示每一类的个数,centers表示聚类中心 4: function [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc) 5: [n,d] = size(x); 6: % 设置cid为分类结果显示矩阵 7: cid = zeros(1,n); 8: % Mak...
1.基于MATLAB的Kmeans自动寻找最佳聚类中心App二维数据聚类举例 根据3019组经纬度数据,进行聚类,部分数据如下图所示: Step1:点击kmeansApp.mlappinstall文件,在MATLAB中双击安装APP,点击安装到我的APP。 Step2:在APP 菜单栏中找到我的app中的kmeansApp,双击运行出App主界面。 Step3:点击加载数据,选择数据excel文件,并...
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...
from matplotlibimportpyplotclassK_Means(object):# k是分组数;tolerance‘中心点误差’;max_iter是迭代次数 def__init__(self,k=2,tolerance=0.0001,max_iter=300):self.k_=k self.tolerance_=tolerance self.max_iter_=max_iter deffit(self,data):self.centers_={}foriinrange(self.k_):self.centers...
[idx c] = kmeansOfMy(data,k); c = dataRecovery(c,me,va);%画出各个区域中的散点count =0;fori=1: kifi==1plot(data1(idx ==i,1),data1(idx ==1,2),'r*');elseifi==2plot(data1(idx ==i,1),data1(idx ==i,2),'g*');elseifi==3 ...
[k, c] = kmeans(X, k) 其中,X是一个m×n的矩阵,表示有m个样本,每个样本有n个特征;k表示要划分的簇数;kmeans函数返回两个参数:k表示每个样本所属的簇号,c表示每个簇的中心点。 三、kmeans函数参数详解 1. X:待聚类数据集 X是一个m×n的矩阵,其中m表示样本数量,n表示特征数量。在使用kmeans函数...
k-means是聚类算法的基本形式之一,用于将数据集分成k个簇或组。K-means算法的目标是最小化每个簇内数据点的方差或欧几里得距离。 MATLAB中的kmeans函数是一个实用的工具,可以帮助用户轻松实现k-means算法。本文将从以下方面介绍MATLAB中的kmeans函数:函数基本结构、函数参数说明、算法流程和示例代码。 一。函数基本...
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...