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点作为初始中心(我取k=2) 2、计算其余点分别和初始中心点的距离,跟哪个初始...
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...
opts= statset('Display','final');%调用Kmeans函数%X N*P的数据矩阵%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号%Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置%SumD1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和%D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离; [Idx,Ctrs,SumD,D]= kmeans(X,3,'...
Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idc,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) 各输入输出参数介绍: X---N*P的数据矩阵 K---表示将X划分为几类,为整数 Idx---N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 C---K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 sumD---1*K的和向量,...
K-means聚类算法(又称K-均值聚类算法),是著名的划分聚类分割方法。该算法具有运算速度快,执行过程简单的优点。 工作原理: 首先随机选取K个点,每个点初始地代表每个簇的聚类中心,然后计算剩余各个样本带到聚类中心的距离,将它赋给最近的簇,接着重新计算每一簇的平均值,整个过程不断重复,如果相邻两次调整没有明显变化...
kmeans函数:输入为类别数量k和数据矩阵A;输出为聚类结果A,和迭代次数,并将聚类结果数据以excel形式保存在工作路径下 function km(k,A)%函数名里不要出现“-” warning off [n,p]=size(A);%输入数据有n个样本,p个属性 cid=ones(k,p+1);%聚类中心组成k行p列的矩阵,k表示第几类,p是属性...
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...
k-means算法也称k均值算法,是一种常用的聚类算法。聚类算法是研究最多、应用最广的一种无监督学习算法。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分,每个簇里的样本可能具有一些潜在的、共同的特质。
K-means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,是在聚类算法中运用最为广泛的算法。它将数据分为了K组,随机选取K个对象。同时计算出对象和子对象之间的距离,把每个对象分配都距离最近的数据中心。通过数据,对于对象进行分类,从而进行针对不同对象的处理方案。在目前的分类应用中,K-means聚类算法应用广泛。MATLAB有自带的...
K-means聚类算法作为一种经典的聚类方法,被广泛应用于各种领域的数据分析和模式识别中。它是一种基于距离的聚类算法,通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离之和最小。在实际应用中,k均值聚类算法可以用于图像分割、市场细分、无监督学习等各种场景。 在matlab中实现k均值聚类算法...