kmeans原理太简单就不细致的讲解了,而且matlab自带了kmeans函数,直接用就完事了,以下随机生成一组数据并聚类并绘图: % kmeans demo% rng(1)PntSet1=mvnrnd([23],[10;02],500);PntSet2=mvnrnd([67],[10;02],500);PntSet3=mvnrnd([62],[10;01],500);X=[PntSet1;PntSet2;PntSet3];% kmeans聚...
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...
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: 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,存储的是K个聚类质心位置 sumD---1*K的和向量,...
[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,存储的是K个聚类质心位...
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。
【CVRP】基于matlab混合K-Means蚁群算法求解带容量的车辆路径规划问题(目标函数:最短距离 优先分配大需求的客户)【含Matlab源码 4139期】(1)如需代码(进阶版)加腾讯企鹅号或私信UP主; (2)代码运行版本 Matlab 2019b或2014a (3)其他仿真咨询 1 期刊或论文复现; 2 Matlab程序定制; 3 科研合作;...
1:2] clusplot(twoColumns, labels)Python from sklearn.cluster import KMeans kmeans_model = K...
matlab下K-means Cluster 算法实现 一、概念介绍 K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小。
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...
画图使用plot函数，具体使用方法参见MATLAB help，至于数据载入，excel文件的话，使用xlsread函数，e.g.你...