1: %BasicKMeans.m主类 2: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 3: %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 4: function [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc) 5: [n,d] = size(x); 6: % 设置cid为分类结果显示矩阵 7: cid = zeros(1,n); 8: % Mak...
例如,对于给定样本集D={x1,x2,x3,…,xm}包含m个无标记样本,其中每个样本xi是一个n维的特征向量,聚类算法将样本集D划分为k个不相交的簇。其中,k个簇之间互不相交,且k个簇的并集为D。 k-means原理 k-means的伪代码 输入:样本集D = {x1,x2,x3,...,xm...
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介...
默认情况下,kmeans 使用欧几里德距离平方度量,并用 k-means++ 算法进行簇中心初始化。 idx=kmeans(X,k,Name,Value) 进一步按一个或多个 Name,Value 对组参数所指定的附加选项 返回簇索引。 例如,指定余弦距离、使用新初始值重复聚类的次数或使用并行计算的次数。 [idx,C]=kmeans(___) 在 k×p 矩阵 C ...
常用的聚类算法 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...
('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....
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.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...
[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: - '...
函数kmeans 使用迭代算法执行 K 均值聚类,该算法将对象分配给簇,使每个对象到其所在簇质心的距离之和最小。对 Fisher 鸢尾花数据应用该函数时,它将根据鸢尾花标本萼片和花瓣的测量值找到它们的自然分组。使用 K 均值聚类,您必须指定要创建的簇数。 首先,加载数据并调用 kmeans,将所需的簇数设置为 2,并使用平方...