k-means详细教程

郝侮审1698matlab k - means聚类 -
毕裕衬15943206675 ______ [IDX,C,sumd] = kmeans(X,k) 其中X是只含数字部分的矩阵.k是要聚集的类数.

郝侮审1698模式识别“k - means”C语言程序,就是关于坐标点的划分问题,C语言高手请进! -
毕裕衬15943206675 ______ 写了一个,参考一下,有什么问题请说. #include<stdio.h> #include<math.h> int x[15][3]={{3,1,0},{3,2,0},{2,2,0},{3,3,0},{2,3,0},{8,8,0},{8,9,0},{9,8,0},{9,7,0},{9,9,0},{16,5,0},{16,4,0},{15,5,0},{15,6,0},{16,6,0}}; double oldcentral[3][3];//旧的中心点的坐...

郝侮审1698简述k - Means算法计算过程. - 上学吧
毕裕衬15943206675 ______ A=imread('1.jpg'); figure; imshow(A); title('Hawk'); cform=makecform('srgb2lab'); lab_A=applycform(A,cform); 这里为什么要转去lab空间,其他的转换不好用吗?对于颜色分割的吧 lab空间相互分量联系性比较小 利于分割 ab = double(lab_A(:,:,2:3)...

郝侮审1698用MATLAB 实现k - means算法数据 data随机产生100个数. 分成两类,即k=2.代码 -
毕裕衬15943206675 ______ %随机获取100个点 X =[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]]; 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...

郝侮审1698K - MEANS算法的基本简介 -
毕裕衬15943206675 ______ k-means 算法接受输入量 k ;然后将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得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的.

郝侮审1698K - means的介绍 -
毕裕衬15943206675 ______ K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.

郝侮审1698如何计算k - means的准确率 -
毕裕衬15943206675 ______ 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接

郝侮审1698K - MEANS方法MATLAB解释
毕裕衬15943206675 ______ 打开matlab——help——demos——搜索K-Means Clustering,要是没有的话,网上又下载matlab的demos的

郝侮审1698k means为什么是局部最优算法 -
毕裕衬15943206675 ______ K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类. 中文名 K-均值算法 包 括 输入聚类个数k 以 及 包含 n个数据对象的数据库 目 的 输出满足方差最小标准的k个聚类 目录 1 基本简介 2 处理流程 ▪ k-means 算法基本步骤 ▪ 算法分析和评价 3 实现方法 基本简介 编辑 k-means 算法接受输入量 k ;然后将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得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的.