Y = pdist(a); % 计算两两样本之间的欧式距离 Z = linkage(Y); % 使用最短距离算法生成具有层次结构的聚类树 T = cluster(Z,3); % 将聚类树分成3类 cutoff = median([Z(end-2,3) Z(end-1,3)]); % 让其最小距离在倒数第二三行中,其取倒数第二行,即分成三类 H = dendrogram(Z,0,'ColorT...
156: nc=[x(bn,:);x(2*bn,:);x(3*bn,:);x(4*bn,:)];%初始聚类中心 157: %x(bn,:) 选择某一行数据作为聚类中心,其列值为全部 158: 159: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 160: %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 161: [cid,nr,centers] = ...
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DBSCAN算法(基于高密度连接区域)、DENCLUE算法(密度分布函数)、OPTICS算法(对象排序识别)基于网络的方法STING算法(统计信息网络)、CLIQUE算法(聚类高维空间)、WAVE-CLUSTER算法(小波变换)基...
k-means聚类和k-medoids聚类将数据划分为k个互斥的聚类。这些聚类方法要求预先指定聚类的数量k。k-means和k-medoids聚类都将数据中的每个点分配到一个群集;然而,与分层聚类不同的是,这些方法基于实际的观察结果(而不是不相似度度量),并创建单一级别的聚类。因此,对于大量数据,k-means或k-medoids聚类通常比分层聚类...
matalab实现聚类算法 matlab自带聚类算法,matlab自带的系统聚类函数linkage功能比较复杂,定义了各种样本距离和类间距离,对于初学者而言不容易掌握方法的精髓。今天实现的简化版的系统聚类仅实现了欧几里得距离和汉明距离两种点距离,以及最小距离作为类与类之间距离,更
matlab中聚类的实现算法 方法一: 直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。 方法二: 层次聚类,该方法较为灵活,需要按步骤实现聚类过程,具体需要进行如下过程处理: ...
1.算法描述 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,…
Matlab中K-means聚类算法的使用(K-均值聚类) 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)...
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...
聚类算法:层次聚类、k-means 聚类、k-medoids 聚类、密度聚类 6631 54 16:19 App 机器学习聚类算法原理:直观图解+数学公式推导 60万 378 15:56 App ChatGPT结合Python和MATLAB科研绘图,王炸。浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...