157: %x(bn,:) 选择某一行数据作为聚类中心,其列值为全部 158: 159: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 160: %cid表示每个数据属于哪一类,nr表示每一类的个数,centers表示聚类中心 161: [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc)%调用kmeans函数 162: %认为不该是150,或者说不该是个确定值,该...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法DBSCAN算法(基于...
k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利用均值算法计算新的聚类中心;(5)若相邻中心无变化或准则函数E已收敛,算法结束,否则继续迭代;(6)最后产生的k个聚类中心点和以它为中心的聚类划分是最...
K-means聚类算法全局搜索能力较低并且选择初始质心的具有盲目性,果蝇算法具有优越的全局搜素能力但寻优方向不稳定,因此对果蝇算法(FOA)进行改进并以此优化K-means.在模型基础上利用密度标准差选择初始果蝇个体,并且构建寻优目标精度高的适应度函数进性寻优 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真结果如下: 3.MATLAB核心程序 fo...
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法...
1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价。 [idx c] = kmeansOfMy(data,k); c = dataRecovery(c,me,va); %画出各个区域中的散点 count = 0; ...
1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价。 [idx c] = kmeansOfMy(data,k); c = dataRecovery(c,me,va);%画出各个区域中的散点count =0;fori=1: kifi==1plot(data1(idx ==i,1),data1(idx ==...
MATLAB有自带的kmeans函数，能够实现聚类。具体语法如下：kmeans函数 k 均值聚类 语法 idx=kmeans(X,k...
k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
K-means聚类算法全局搜索能力较低并且选择初始质心的具有盲目性,果蝇算法具有优越的全局搜素能力但寻优方向不稳定,因此对果蝇算法(FOA)进行改进并以此优化K-means.在模型基础上利用密度标准差选择初始果蝇个体,并且构建寻优目标精度高的适应度函数进性寻优 2.仿真效果预览 ...