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...
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
23: dist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2); 24: [m,ind] = min(dist); % 将当前聚类结果存入cid中 25: cid(i) = ind; 26: end 27: %找到每一类的所有数据,计算他们的平均值,作为下次计算的聚类中心 28: for i = 1:k 29: %find(A>m,4)返回矩阵A中前四个数值大于m的元素所...
kmeans算法的matlab代码 K-means算法是一种常用的聚类算法，在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。它的主要思想是将数据分成K个簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。在本文中，我们将介绍K-means算法的原理，并给出其在Matlab中的实现代码。下面是K-means算法在Matlab中的代码实现...
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...
在MATLAB中进行K-means聚类是一种常见的数据分析方法,用于将数据点分成K个簇,使得同一簇内的数据点相似度较高,不同簇之间的数据点相似度较低。 以下是MATLAB中进行K-means聚类的基本步骤和示例代码: 基本步骤 准备数据集:将数据集存储在一个矩阵中,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。 设置聚类参数:确定要...
以K-means算法为例,实现了如下功能 自动生成符合高斯分布的数据,函数名为gaussianSample.m 实现多次随机初始化聚类中心,以找到指定聚类数目的最优聚类。函数名myKmeans.m 自动寻找最佳聚类数目,函数名称besKmeans.m,并绘制了拐点图(L图) gaussianSample.m ...
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 ...