k均值聚类算法+matlab

仲怪凝3533K均值算法,我将一个没m*n的矩阵转换成一维的行向量矩阵,然后通过两个质心将他们分成两个簇,我想问一下如何将聚类后的结果重新排列呈一个m*n的... -
巫欣清18913982076 ______[答案] %设矩阵A为m*n,分类数k=2B=reshape(A,1,m*n);%将矩阵转化为1维的行向量[IDX] = kmeans(B,k);%用k均值分为2类a=reshape(IDX,m,n)%重新转化为m行n列%此时,不同的类别已经是不同的值了,不知道你要什么样的,我通常标为不...

仲怪凝3533k均值聚类迭代次数一般设置多少 -
巫欣清18913982076 ______ 100次,基本不到就达到迭代终止条件了

仲怪凝3533图像分割的特定理论 -
巫欣清18913982076 ______ 图像分割至今尚无通用的自身理论.随着各学科许多新理论和新方法的提出,出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法. 特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示,根据它们在特征空间的聚集...

仲怪凝3533python 怎么可视化聚类的结果 -
巫欣清18913982076 ______ 、K均值聚类 K-Means算法思想简单,效果却很好,是最有名的聚类算法.聚类算法的步骤如下: 1:初始化K个样本作为初始聚类中心; 2:计算每个样本点到K个中心的距离,选择最近的中心作为其分类,直到所有样本点分类完毕; 3:分别计算K个类中所有样本的质心,作为新的中心点,完成一轮迭代. 通常的迭代结束条件为新的质心与之前的质心偏移值小于一

仲怪凝3533K - Means聚类算法原理是怎么样的? -
巫欣清18913982076 ______ 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将百事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获...