@文心快码matlab聚类kmeans代码 文心快码 在MATLAB中实现K-means聚类算法,可以按照以下步骤进行: 导入必要的MATLAB库: MATLAB内置了kmeans函数,因此不需要额外导入库。 准备或加载需要进行聚类的数据: 可以使用MATLAB内置的数据集,如iris数据集,或者自己生成模拟数据。这里以生成模拟数据为例: matlab % 生成模拟数据 ...
下面是K-means算法在Matlab中的代码实现: 1. 初始化簇中心 ``` function [centroids] = initCentroids(X, K) 随机初始化K个簇中心 [m, n] = size(X); centroids = X(randperm(m, K), :); end ``` 2. 分配样本到最近的簇 ``` function [idx] = findClosestCentroids(X, centroids) 根据当前...
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...
部分代码: 主函数 clc close all I=imread('football.jpg'); I=double(I)/255; subplot(2,3,1) imshow(I) title('原始图像') for i=2:6 F=imkmeans(I,i); subplot(2,3,i); imshow(F,[]); title(['聚类个数=',num2str(i)]) end 其中部分子函数: function [center]=searchcenter(X,kra...
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...
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...
K-means算法matlab代码 function [Idx, Center] = K_means(X, xstart) % K-means聚类 % Idx是数据点属于哪个类的标记,Center是每个类的中心位置 % X是全部二维数据点,xstart是类的初始中心位置 len = length(X); %X中的数据点个数 Idx = zeros(len, 1); %每个数据点的Id,即属于哪个类 C1 = xstart...
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)利用均值算法计算新的聚...