kmeans聚类算法matlab代码

谢饲瑾1535K - means的介绍 -
束须毕19781543517 ______ 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.

谢饲瑾1535C++中怎样把一组数据采用最短距离法进行聚类 -
束须毕19781543517 ______ k-means算法:(1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;(2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(3) 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象) (4) 循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止 假设聚类成三个簇:

谢饲瑾1535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 -
束须毕19781543517 ______ %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...

谢饲瑾1535怎样用matlab实现多维k - means聚类算法 -
束须毕19781543517 ______ 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] = min(dist,[],2); d= sum(...

谢饲瑾1535求自适应k均值聚类算法 matlab -
束须毕19781543517 ______ function group=Kmeans(k,mid)%K均值聚类算法 person=load('sample.txt','height','weight');%从文本文件读入数据放入person结构体中% person=person(1:10,:); num=size(person,1);%获得person结构体大小 for i=1:k%赋初始值,划分为k类,...

谢饲瑾1535如何计算k - means的准确率 -
束须毕19781543517 ______ 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

谢饲瑾1535我想问一下,通过matlab运行程序,用kmeans算法进行聚类后的灰度直方图, -
束须毕19781543517 ______ % 可能是聚类后的图像数据不匹配,用如下代码试试 iidx = uint8(iidx); level = graythresh(iidx); imageout = im2bw(iidx,level); imshow(imageout);