Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目,并使用K-means进行聚类,最后可视化聚类的结果。
Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目,并使用K-means进行聚类,最后可视化聚类的结果。
K-means聚类初始化:使用降维后的数据进行 K-means 聚类。在这个阶段,可以使用 DBO 来优化 K-means 的初始化过程。具体来说,可以将 K-means 的初始质心作为优化问题的解,通过 DBO 算法来寻找更好的初始质心位置。 DBO优化K-means迭代:在 K-means 的迭代过程中,可以使用 DBO 来优化簇的分配和质心的位置。具体...
2 数据读进来后，使用MATLAB自带的K-means聚类算法函数对一维数据进行分类。程序如下：clus=4;[idx,c]=kmeans(xx,clus);说明：clus=4是将数据分成4类；xx是刚刚读入的一维数据样本；idx是N*1矩阵，存储一维数据样本中每个数据的聚类标号；c存储的是各个聚类质心的位置运行程序后的结果如下图所示。3 聚类后，初...
K-means 是一种经典的聚类算法,它通过将数据划分为 K 个簇来工作。每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)表示。K-means 算法通过迭代优化每个点的簇分配和簇质心的位置来工作,直到达到收敛或满足其他停止条件。 DBO(蜣螂优化算法) DBO 是一种基于蜣螂觅食行为的优化算法。它模拟了蜣螂在寻找食物过程中的行为,通过...
PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维方法，能够去除数据中的噪声和冗余，提高后续聚类等任务的效果。K-means聚类是经典的聚类算法，通过将数据划分为K个簇，由其质心表示，迭代优化每个点的簇分配和簇质心的位置，直到达到收敛。DBO（蜣螂优化算法）是基于蜣螂觅食行为的优化算法，具有全局搜索能力强、...
本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
[cx,~] =myKmeans(num,data,n); end plotMeans.m function [] =plotMeans(data,cx,K)%可视化数据聚类效果 figure; color='cbygmkr'; hold on;fori = 1:K px= find(cx==i); plot(data(px,1),data(px,2),'ko','MarkerFaceColor',color(i),'MarkerSize',5); ...
(1)动画解释K-平均算法(k-means clustering)——一种流行于数据挖掘领域的聚类分析方法;(2)基于matlab的kmeans算法实例;(3)更多内容和案例在公众号“图通道”, 视频播放量 4997、弹幕量 2、点赞数 153、投硬币枚数 168、收藏人数 112、转发人数 34, 视频作者 图通