matlab聚类分析法经典案例
澹芸以3211matlab 求自适应谱聚类算法的代码 -
虞美瑞17353468039 ______ 有一本书不错,《智能控制及其MATLAB实现》,李国勇,电子工业出版社 专讲神经网络与模糊控制,特别是有比较翔实的算法分析和算法实现(MATLAB) 其中就有模式识别与聚类方面的内容
澹芸以3211如何用matlab聚类工具箱处理自己的数据集 -
虞美瑞17353468039 ______ 我把K-mediods的matlab代码贴出来,你好好学习一下 function label = kmedoids( data,k,start_data ) % kmedoids k中心点算法函数 % data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点 % k 聚类个数 % start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点
澹芸以3211在matlab中怎么实现图像k均值聚类分类 -
虞美瑞17353468039 ______ 如果是灰度聚类,由于灰度只有0-255的取值,而图像尺寸较大,不需要对每个点的灰度都计算一遍,因为基本都是一样的,对0-255每个灰度进行加权聚类进行了,权值就是灰度在图像中出现的次数.
澹芸以3211为什么Matlab神经网络里面会有聚类分析,模式识别,还有fitting tools,神经网络和聚类、模式有区别吗? -
虞美瑞17353468039 ______ 我的理解是 神经网络可以 用于预测,模式识别,聚类,fitting tools是MATLAB自带工具箱 模式识别与分类 都是基于原始数据通过学习训练网络 来预测新的数据源,通过预测结果来确定属于哪一类.真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类,谱系聚类和kmeans聚类.而神经网络倾向于 有监督学习,已经给定样本数据及所属类别输出为(0,1),(1,0),根据样本数据进行训练学习,再对新的数据进行计算输出,通过输出判断类别.
澹芸以3211用matlab做聚类分析,节点数多于30个怎么画聚类图啊 -
虞美瑞17353468039 ______ x=[数据]; %n行p列(n不宜大于80,否则系统聚类的线条密集,不易区分)x=pdist(x); %计算成对比较的(欧氏)距离z=linkage(y,'average'); % 用类平均法('average')和/或最小组内平方和法('ward')系统聚类(两种用得较多的方法)dendrgram(z,0) , %画出系统聚类图
澹芸以3211模糊c均值算法matlab程序 -
虞美瑞17353468039 ______ function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options) % FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 % % 用法: % 1. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options); % 2. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_...
澹芸以3211有没有哪位matlab大神有空教俺画散点、三维图,急需恶补,跪求 -
虞美瑞17353468039 ______ 散点图:plot(y) %绘制以y为纵坐标的二维曲线 plot(x,y) %绘制以x,y二维曲线或是散点 plot(x1,y1,x2,y2) %在同窗口绘制多条曲线或是打出不同数据对的散点 %hold on命令可以在画出的图上继续画图 plot(x,y,'+') %打出的点用'+'表示,默认为'.' 三维图:plot(x,y,z,'线型') %默认为实线 mesh()和surf()都可以画三维图,可以使用doc mesh或doc surf命令看帮助中的具体用法和注意问题.另外,在你输入数据后,可以使用cftool可以调出自动绘图及模拟对话框,里面有x,y,z变量的选定. 不知道这些能不能帮到你,我也是刚学,大家一起努力吧,呵呵!
澹芸以3211matlab如何调用统计工具箱? -
虞美瑞17353468039 ______ 调用统计特工具箱的做法:①打开matlab;②点击左下角Start;③进入Toolbox工具箱;④选择Statistics;一、统计工具箱指具有一系列统计相关函数和若干GUI的合集,可以通过点击左下角Start-Toolbox-Statistics查看功能及使用说明 二、统计工具箱函数主要分为两类:①数值计算函数(M文件) ②交互式图形函数(Gui)
澹芸以3211聚类分析的SAS程序中,计算伪F和伪T方统计量的命令是 - 上学吧普法...
虞美瑞17353468039 ______ 应该是“过拟合”了吧.虽然在em中没有真正的“过拟合”一说,但是类别增多,每个数据点会以更高的概率分配到这些类别上.