[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...
kmeans函数的语法和参数 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...
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...
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,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类,为整数 Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 C K*P的矩阵,存...
调用kmeans函数的语法是: [idx, C] = kmeans(X, k) 其中: X是一个大小为m×n的矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。 k是要进行聚类的簇数。 函数返回两个输出参数: idx是一个大小为m×1的向量,代表每个样本的簇索引。 C是一个大小为k×n的矩阵,代表每个簇的中心。
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。函数基本结构: kmeans函数的基本结构如下: [idx, C] = kmeans (X, k) idx是一个列向量,指示数据点属于哪个簇,C是一个k x n矩阵,...
在MATLAB中,可以使用kmeans函数来执行k-means聚类。 调用kmeans函数的语法是: [idx, C] = kmeans(X, k) 复制代码 其中: X是一个大小为m×n的矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。 k是要进行聚类的簇数。 函数返回两个输出参数: idx是一个大小为m×1的向量,代表每个样本的簇索引。 C是一个...
kmeans函数 k均值聚类语法 idx=kmeans(X,k) idx=kmeans(X,k,Name,Value) [idx,C]=kmeans(___) [idx,C,sumd]=kmeans(___) [idx,C,sumd,D]=kmeans(___) 说明 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, ...
在Matlab中,kmeans函数用于执行k均值聚类算法。它的语法如下:[idx, C] = kmeans(X, k)其中,X是一个m×n的矩阵,表示包含m个样本的数据集,每个样本有n个特征;...