这段代码首先生成了两类模拟数据,然后使用K-means算法将其聚成3类,并绘制了聚类结果图,最后计算了轮廓系数以评估聚类效果。
代码效果: 不过这个只能实现2种聚类 python代码: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotclassK_Means(object):# k是分组数;tolerance‘中心点误差’;max_iter是迭代次数 def__init__(self,k=2,tolerance=0.0001,max_iter=300):self.k_=k self.tolerance_...
K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for ...
K-Means聚类学于此,建议大家学习算法时,去观看对应视频,满意的话可以点个赞什么的。 2.2 原理 K-Means聚类的原理请去b站(参考来源中的链接)上进行学习,讲得很好,这里不再赘述。 二、MATLAB代码 注:个人在up主的github上没找到该算法的代码。 % 清除命令窗口、工作区和所有图形 clear; clc; close all; % ...
matlab聚类算法代码 下面是使用MATLAB的k-means聚类算法的示例代码： %加载数据 data=load('txt'); %初始化变量 k=3;%聚类的数量（k） max_iters=10;%最大迭代次数 m=size(data,1);%数据点数目 n=size(data,2);%特征数目 centroids=zeros(k,n);%质心 %初始化质心 rand_indices=randperm(m); centroid...
在图像处理中,K-means聚类算法常用于图像分割。算法可以将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征划分为不同的区域,从而实现图像的自动分割。 1. 灰度图像分割 对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。
kmeans算法的matlab代码K-means算法是一种常用的聚类算法,在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。它的主要思想是将数据分成K个簇,使得同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。 在本文中,我们将介绍K-means算法的原理,并给出其在Matlab中的实现代码。下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1...
function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2); for k=1:1 for i=1:99 ...
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...