聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 算法大致思路: 1、从给定样本中任选几个...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...
聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 这里的k-means聚类,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白。 首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。...
在Matlab中,可以使用evalclusters函数来计算间隔统计量,并结合绘图函数plot来确定最佳的聚类数K。 总结而言,确定最佳的聚类数K是K-means算法中的一个重要问题,对于不同的数据集和应用场景,选择合适的方法来确定最佳的K是非常重要的。在Matlab中,可以结合肘部法则、轮廓系数和间隔统计量等方法来进行综合分析,从而确定...
[k, centroids] = kmeans(X, k) 其中,X是n个d维样本的矩阵,k是聚类的数量。该函数将返回聚类的标签k和聚类中心centroids。 另一种用法是: [idx, centroids] = kmeans(X, k) 这种用法会返回每个样本的类别索引idx,以及聚类中心centroids。 可以通过设置额外的参数来进一步控制kmeans函数的行为,例如: - '...
('Class-%d',1:K);% 将相同组数据放在一起,并计算相关矩阵[Class,Ind]=sort(kmeans(Data,K));HMat=corr(Data(Ind,:).');%% 绘图部分% 坐标区域修饰figure('Units','normalized','Position',[.1,.1,.6,.8])ax=gca;ax.NextPlot='add';ax.Box='on';ax.PlotBoxAspectRatio=[1,1,1];ax....
不过在此之前先讲解如何绘制聚类效果、聚类边界,最后再展示上图所示更强的聚类边界。代码其实不需要写下面那么长,但是为了画图好看就写长点叭: kmeans聚类结果 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: ...
Matlab实现K-Means聚类算法 人生如戏!!! 一、理论准备 聚类算法,不是分类算法。分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到...
K-Means聚类是一种无监督学习算法,其基本思想是将数据集划分为K个簇,每个簇内的样本点彼此之间的距离尽量小,而不同簇之间的距离尽量大。具体实现时,首先需要指定簇的数量K,然后在数据集中随机选择K个样本点作为初始的聚类中心,然后根据每个样本点到聚类中心的距离将其分配给离其最近的簇,再根据每个簇内的样本点...