[idx, centers] = kmeans(data, K); 其中,data为待聚类的数据,K为指定的簇的个数。函数返回值为idx和centers,其中idx为每个数据点所属的簇的索引,centers为每个簇的质心。 2. 层次聚类 层次聚类是一种基于数据点之间的相似性进行聚类的方法。它通过构建数据点之间的相似度矩阵,然后逐渐合并相似度最高的数据...
该函数的作用是将输入数据vec(该数据是用来提取PCA特征的原始数据)投影到PCA主成分空间中去,返回每一个样本主成分特征组成的矩阵。因为经过PCA处理后,原始数据的维数降低了,因此原始数据集中的每一个样本的维数都变了,由改变后的样本集就组成了本函数的返回值。下面由一个图说明: Mat PCA::backProject(InputArray ...
(3)size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n,并用1或2为n赋值,则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数, c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。 另外,length()=max(size())。 二、算法实现 1: %K-means算法主程序 2: k=4; 3: x =[ 1.212...
那我们就用K-means算法进行划分吧。 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,&helli...基于蚁群算法的最短路径寻优MATLAB实现(任意矩阵平均值最小) 目录 问题描述 蚁群算法基本原理 最短路径规划模型建立 MATLAB代码实现 验证 1.问题描述 存在一个简化的网格,如下图所示,...
MATLAB包含kmeans算法聚类工具 返回值 Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 SumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离; 参数 1. ‘Distance’(距离测度)‘sqEuclidean’ 欧式距离(默认时,采用...
以利用sklearns中的kmeans方法来进行聚类分析为例，将python程序写成两个函数，对应训练和预测，数据来源...
(:,iters)=curr; % point为函数返回值,储存每次遍历得到的新起点 curr %先求这八个点的坐标 for i=1:8 %求以curr为起点,testR为半径的圆上的八个均匀分布的点 testPoint(:,i)=[testR*sin((i-1)*pi/4)+curr(1);testR*cos((i-1)*pi/4)+curr(2)]; testOut(:,i)=computP(testPoint(:,...
for k=1:C%每个像素点设置了三个高斯模型 mean(i,j,k) = rand*pixel_range; % means random (0-255) w(i,j,k) = 1/C; % weights uniformly dist sd(i,j,k) = sd_init; % initialize to sd_init end end end %--- process frames --- % for n = 1:length(source)% 计算视频的总帧...
Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据,第三个参数就是特征值大小.(第一个参数貌似是协方差矩阵,我还没看) PCA的基本原理: 一般图像的线性变换可以表示为: y=Tx, 式中X为待变换图像数据矩阵,Y为变换后的数据矩阵,T为实现这一线性变换的变换矩阵....