[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属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-mean...
Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。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: %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...
[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-Means聚类的原理请去b站(参考来源中的链接)上进行学习,讲得很好,这里不再赘述。 二、MATLAB代码 注:个人在up主的github上没找到该算法的代码。 % 清除命令窗口、工作区和所有图形 clear; clc; close all; % 参数 plants_paras = [1 2 2 3 6 6 7; 1 2 3 2 1 3 2]; K_class = 2; % 假设需...
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
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...
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
在MATLAB中,我们可以使用如下的语法来调用kmeans函数: [idx, C] = kmeans(X, k); 其中,输入参数X是一个m×n的矩阵,表示m个n维数据点的集合。k是一个正整数,表示要将数据点分成k个簇。输出参数idx是一个长度为m的向量,表示每个数据点所属的簇的索引。输出参数C是一个k×n的矩阵,表示k个簇的中心点。