matlab中kmeans使用
matlab中kmeans使用
英文實在太難看懂了，翻譯一下
後續有空就加上吧
[idx, c] = kmeans(x, k);返回聚類下標idx，聚類中心座標c
[idx, c, sumd] = kmeans(x, k); 返回聚類內的點到中心的距離之和的k×1 向量 sumd.
[idx, c, sumd, d] = kmeans(x, k) ;返回每個點到聚類中心的距離 n×k矩陣d.
[ … ] = kmeans(…, 『param1』,val1, 『param2』,val2, …) 其他引數和選值如下：
『distance』 ——描述距離的方式，可選引數值如下：
『sqeuclidean』 ： 預設值，歐式距離
『cityblock』 ： 絕對差的和，也就是l1距離
『cosine』 ： 1減去點之間夾角的余弦值(作為向量處理)
『correlation』 ： 1減去點之間的樣本相關性(作為值的序列處理)
『hamming』 不同位的百分比(只適用於二進位制資料)
『start』——選擇初始聚類中心的方法，可選引數值如下：
「plus」-預設值。根據k-means++演算法從x中選擇k個觀測值：從x中隨機均勻地選擇第乙個聚類中心，然後從剩餘的資料點隨機選擇每個後續的聚類中心，其概率與該點最近的現有聚類中心的距離成正比。
「sample」-從x中隨機選擇k個觀測值。
「uniform」-從x的範圍內隨機均勻地選擇k個點。對於hamming距離無效。
「cluster」-對x的隨機10%子樣本執行初步聚類階段。這個初步階段本身使用「sample」初始化。(這是mini kmeans用到的嗎？)
matrix-起始位置的k×p矩陣。在這種情況下，可以設定矩陣，kmeans從矩陣的第乙個維度推斷k。您還可以提供乙個三維陣列，這意味著從陣列的第三維度「複製」的值。
4. 『replicates』 :重複次數
5…
matlab實現kmeans演算法
kmeans是一種聚類演算法 無監督學習 演算法分為兩步 1.隨機選取k個聚類中心。2.計算每個樣本點離哪個聚類中心最近 距離計算 就將該樣本分為這個類。3.重新計算這k個類的聚類中心。一種簡單的計算方法為 計算每個類的平均值即為新的聚類中心。重複執行步驟2，直到聚類中心的變化小於給定閾值，或者達到...
Matlab實現k means聚類演算法
k means是聚類中的乙個十分經典的演算法，具體的思想可以參考andrew ng的講義 the k means clustering algorithm 這裡不再贅述。需要用到matlab中的核心函式kmeans，具體用法可以參考matlab命令 doc kmeans idx kmeans x,k...
MATLAB實現Kmeans聚類演算法
這是我練習的第乙個機器學習的演算法，寫的比較簡單，肯定也有一些小錯誤。也參看了很多其他人的 現在貼出來算是我學習的乙個歷程啦。clear all close all clc data1 normrnd 0,0.25,100,2 生成符合 data2 normrnd 1.25,0.5,100,2 da...