kmeans算法matlab代码 文心快码BaiduComate 在MATLAB中实现K-means算法通常可以手动编写代码或使用MATLAB内置函数。下面,我将按照您的提示,提供一个基于MATLAB的K-means算法手动实现的示例代码。此代码将包含初始化数据、算法主体部分、停止条件以及结果输出的基本步骤。 1. 初始化数据 首先,我们需要一些数据来运行K-means...
下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1. 初始化簇中心 ``` function [centroids] = initCentroids(X, K) 随机初始化K个簇中心 [m, n] = size(X); centroids = X(randperm(m, K), :); end ``` 2. 分配样本到最近的簇 ``` function [idx] = findClosestCentroids(X, centroids) 根据当前...
K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
部分代码:主函数 clc close all I=imread('football.jpg'); I=double(I)/255; subplot(2,3,1) imshow(I) title('原始图像') for i=2:6 F=imkmeans(I,i); subplot(2,3,i); imshow(F,[]); title(['聚类个数=',num2str(i)]) end 其中部分子函数: function [center]=searchcenter(X,k...
2.算法代码 3.算法实例验证 1.算法设计步骤 算法分为两个阶段,具体流程如下: 阶段1:改进K-Means聚类 步骤1:根据需求量总和totalDemand与车辆载重的carCap比值确定聚类数量K=⌈ totalDemand/carCap⌉; 步骤2:随机选择K个需求点坐标,作为各聚类中心的初始值,并设置聚类簇容量为车辆载重; 步骤3:将需求点按照需...
K-means算法matlab代码 function [Idx, Center] = K_means(X, xstart) % K-means聚类 % Idx是数据点属于哪个类的标记,Center是每个类的中心位置 % X是全部二维数据点,xstart是类的初始中心位置 len = length(X); %X中的数据点个数 Idx = zeros(len, 1); %每个数据点的Id,即属于哪个类 C1 = xstart...
python代码: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp 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 ...
本文将介绍kmeans算法的原理和用法,并以matlab中的kmeans代码为例进行演示和讲解。 kmeans算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据分成多个簇。其基本思想是通过计算数据点之间的距离,将相似的数据点归为同一簇。kmeans算法的核心是确定簇的个数和簇中心点的位置。 在matlab中,使用kmeans算法可以通过调用kmeans...
1,kmeans的k是必须已知的,也就是我必须预先知道分成几类 2,虽然你给定的是K类,但是我最终是有可能跑出来的类数小于初始设定的k,虽然每一个聚类中心都经过初始化,但是最终有的聚类中心可能会不包含一个点,那么这个聚类中心相当于可以省去,即分成k-1类(讲道理这是一件好事,说明原来我认为需要分5类,现在程序跑...