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如何编写求K%均值聚类算法的MAtlAB程序?

% Calculate the distance (square) between data and centers n = size(data, 1); x = sum(data.*data, 2)'; X = x(ones(num_clusters, 1), :); y = sum(centers.*centers, 2); Y = y(:, ones(n, 1)); P = X + Y - 2*centers*data'; 这是我的K...

google 里有通用程序,你下一个就OK了

在聚类分析中,K-均值聚类算法(k-means algorithm)是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是:通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x0d假设要把样本集分为c个类别,算法如下:\x0d(1)适当选...

没有人知道吗

Kmeans算法在matlab中有现成的。 在matlab命令行中输入 >> open kmeans 即可打开kmeans算法的源程序。 用命令 >> help kmeans 可以查看 kmeans的用法。

function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels]...

debug发现第26行 你不细心错了: for i=1:c for j=1:jishu(i) zz(2*i-1)=zz(2*i-1)+y(j,2*i-1); zz(2*i)=zz(2*i)+y(j,2*i); 这里是i,不是1. %%%%%%%%%%%%%%%%%附上结果图

本文重点是展示如何用Matlab来进行聚类分析。如果有需要解答的问题请留言,笔者会尽其所能地回答。 内容 展示如何使用MATLAB进行聚类分析 生成随机二维分布图形,三个中心 K均值聚类 分层聚类 重新调用K均值法 将分类的结果展示出来 运用高斯混...

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4) 等号右边: kmeans:K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次...

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...

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