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: % Make this different to get the loop started. 9: oldcid = ones(1,n); 10...
②聚类中心不再发生变化; ③误差平方和局部最小。 K-means算法的步骤: ①. 从n个数据中选取k个对象作为初始聚类中心;(这一步也造成了此算法每次运行的结果并不完全一致!) ②计算每个聚类中心对象的均值,根据最小距离重新划分相应对象; ③重新计算每个聚类的均值,直到聚类中心不再变化。 划分指标: min E = \s...
公式描述来看,分类数为K,k=1,2,\dots,K,聚类中心坐标写作C_k,对于任意一点P,若: k^{*}=\underset{k}{\arg \min } \left \| P-C_k\right \| \\ 则该点属于第k^{*}类。 % kmeans Region demo% rng(1)PntSet1=mvnrnd([23],[10;02],500);PntSet2=mvnrnd([67],[10;02],500);PntS...
解决方法:首先设类别数为1,然后逐步提高类别数,在每一个类别数都用上述方法,一般情况下,总方差会很快下降,直到到达一个拐点;这意味着再增加一个聚类中心不会显著减少方差,保存此时的聚类数。 MATLAB函数Kmeans 使用方法: Idx=kmeans(X,K) [Idx,C]=kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=kmeans(X,K) [Idx,C,su...
1 k-means算法步骤 k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 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...
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...
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 ...
1. K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本原理是: 初始随机选定K个对象作为初始聚类中心。 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,将每个对象分配到距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新...
使用MATLAB进行k-means聚类分析的一般步骤如下:1. 准备数据:将数据集导入MATLAB环境中,可以通过读取文件或手动输入数据来实现。假设数据存储在一个名为"data"的矩阵中。2...