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kmeans算法简单例题讲解
matlab
kmeans
给定数据怎么实现
答:
公式二:意思就是求出所有和这个初始数据最近原始数据的距离的均值。然后不断迭代两个公式,直到所有的u都不怎么变化了,就算完成了。先看看一些结果:用三个二维高斯分布数据画出的图:通过对没有标记的原始数据进行
kmeans
聚类得到的分类,十字是最终迭代位置:下面是Matlab代码,这里我把测试数据改为了...
如何运用excel进行
k
-
means
聚类分析表
答:
运用Excel进行
K
-
means
聚类分析表的步骤:1. 数据导入或输入:打开Excel,将数据导入工作簿或直接在Excel表格中输入数据。2. 选择数据范围:确定要进行聚类分析的数据范围。3. 选择“K-means聚类”功能:在Excel的功能栏中,找到数据分析工具,选择K-means聚类。4. 设置K值:根据需求选择合适的...
kmeans
聚类,所用的矩阵是怎么计算出来的~?
答:
matlab中
kmeans
聚类怎么计算到聚类中心的距离?聚类中心我已经得到了,K=400,是一个400*128列的矩阵,样本数据也有,从1.mat到11494.mat,现在我要实现样本离哪个距离近,那个特征列就+1。相关代码请大神指点一下!谢谢!class_distance=distance(desc,C); %distance是编写的计算距离的函数,[min_...
聚类计算方法
答:
在数据分析中,聚类计算方法是常用的技术,主要包括以下几种:划分方法: 如
K
-
MEANS算法
,它从初始的K个聚类开始,通过迭代优化分组,使得同一聚类内的数据点尽可能靠近,不同聚类间的距离尽可能远。K-MEDOIDS算法和CLARANS算法也遵循类似的思路。层次方法: 例如BIRCH、CURE和CHAMELEON算法,这些方法逐步合并...
kmeans
中怎么分别打印出聚类结果
答:
IDX =
kmeans
(X,k) , 这个IDX就是X中每一个点所属的分类。例如, IDX = [2;1;3], 则X的第一个点在第2类里,第二个点在第1类,第三个点在第3类。 如果要存储,则用 CLASS1 = X(IDX==1); CLASS2 = X(IDX ==2); ...
Kmeans
具体流程
答:
重复执行步骤二和步骤三,直到满足停止条件。通常的停止条件是所有中心点c[i]的变化幅度小于给定的阈值,这表示聚类结果已经收敛,不再有显著变化。通过这个流程,
K
-
means算法
将数据集划分为
k
个簇,每个簇由与其最近的中心点定义,中心点代表该簇的特征概括。这是一种迭代的过程,直到达到预设的收敛标准,...
我用matlab自带的
kmeans
函数聚类一幅遥感图像,聚类结果是一幅灰度图...
答:
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);
kmeans
聚类sc是什么
答:
评估聚类质量的一种指标。
kmeans
聚类sc系数是评估聚类质量的一种指标,可以用来衡量聚类结果的紧密度和分离度。
mahout0.9的案例(
kmeans
)运行不成功
答:
虚拟机中运行centos6.532bithadoop2.2.0jdk1.7执行hadoopjarmahout-examples-0.9-job.jarorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.
kmeans
.Job报错:但我已将文件上传到hdfs中,... 虚拟机中运行centos6.5 32bit hadoop2.2.0 jdk1.7执行hadoop jar mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheti...
Matlab FCM聚类和
kmeans
聚类有什么区别
答:
K
均值聚类
算法
即是HCM(普通硬-C均值聚类算法),它是一种硬性划分的方法,结果要么是1要么是0,没有其他情况,具有“非此即彼”的性质。里面的隶属度矩阵是U。FCM是把HCM算法推广到模糊情形,用在模糊性的分类问题上,给了隶属度一个权重。隶属度矩阵用U的m次方表示。
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