kmeans聚类结果 kmeans原理太简单就不细致的讲解了,而且matlab自带了kmeans函数,直接用就完事了,以下随机生成一组数据并聚类并绘图: % kmeans demo% rng(1)PntSet1=mvnrnd([23],[10;02],500);PntSet2=mvnrnd([67],[10;02],500);PntSet3=mvnrnd([62],[10;01],500);X=[PntSet1;PntSet2;PntSet3...
10))+randi([1,8],[50,1]);Data=Data(:);Data=Data([end,1:end-1]);Data=reshape(Data,50,[]);% 可以直接将上面部分删掉,然后% Data = []% 自己的数据K=8;% kmeans 分组数CName=compose('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));...
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,'...
Kmeans算法中,K值所决定的是在该聚类算法中,所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的,对于同样的k值,选取的点不同,会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的:CH值、DB值、Gap值、轮廓系数,四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目,并使用K-means进行聚类,最后可视化聚类的结果。
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...
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; ...
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...
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; ...
聚类算法也许是机器学习中“新算法”出现最多、最快的领域,一个重要的原因是聚类不存在客观标准,给定数据集总能从某个角度找到以往算法未覆盖的某种标准从而设计出新算法。Kmeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提出了各自行之...