Kmeans函数的语法如下: [idx, C] = kmeans(X, k) 其中,X是一个n×p的矩阵,表示n个样本的p个特征值;k是聚类的个数;idx是一个n×1的向量,表示每个样本所属的类别;C是一个k×p的矩阵,表示每个类别的中心点。 Kmeans函数的使用方法 下面我们将通过一个简单的例子来介绍Kmeans函数的使用方法。 假设我们...
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;k是要分成的聚类数目;idx是一个m×1的向量,表示每个样本所属的聚类索引;C是一个k×n的矩阵,表示每个聚类的中心点。 kmeans函数通过迭代将数...
Matlab中Kmeans函数的使用1distance距离测度sqeuclidean欧氏距离cityblock绝对误差和又称l1cosine针对向量correlation针对有时序关系的值hamming只针对二进制数据2start初始质心位置选择方法sample从x中随机选取k个质心点uniform根据x的分布范围均匀的随机生成k个质心cluster初始聚类阶段随机选取10的x的子样本此方法初始使用sample...
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。
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) 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,聚类的聚类中心会...
kmeans函数用法如下: [IDX,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','city','Replicates',5,'Options',opts); 参数含义如下: IDX: 每个样本点所在的类别 C: 所聚类别的中心点坐标位置k*p,k是所聚类别 sumd: 每个类内各点到中心点的距离之和
Matlab的K均聚类Kmeans函Kmeans聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K)[Idc,C,sumD]=Kmeans(X,K)[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)各输入输出参数介绍:XN*P的数据矩阵K表示将X划分为几类,为整数Id...
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,...