77问答网
所有问题
K-MEANS方法MATLAB解释
如题所述
举报该问题
其他回答
第1个回答 2019-10-13
[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。
第2个回答 2019-09-05
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
相似回答
matlab
里的
kmeans算法
使用案例不理解丘
解释
答:
kmeans
:
K
-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次。因为要反复算直到选出最好的结果,至多反复算4次 等号左边:Idx 是你聚类的标号 C 是聚类之后质心的位置 sumD是所有点到质...
matlab
kmeans
给定数据怎么实现
答:
意思就是求出所有数据和初始化的随机数据的距离,然后找出距离每个初始数据最近的数据
。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k...
matlab
聚类分析
kmeans
和cluster的区别
答:
kmeans
是
K
均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类。K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分...
如何编写求
K
-均值聚类
算法
的
Matlab
程序?
答:
在聚类分析中,K-均值聚类算法(k-means
algorithm)是无监督分类中的一种基本方法
,其也称为C-均值算法,其基本思想是:通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为c个类别,算法如下:(1)适当选择c个类的初始中心;(2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求...
matlab
如何求
kmean
聚类中心点的坐标和各个中心包含的样本点数,要用到...
答:
[idx,c]=
kmeans
(X,k)其中k是聚类中心个数 X是你存储需要处理的坐标的矩阵 c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵
MATLAB
是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于
算法
开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix&laboratory...
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。
matlab
自带
kmeans
怎么用 求一个简单例子 急!!!
答:
matlab
自带
kmeans
是k-均值聚类函数。例如:rng default;X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];opts = statset('Display','final');[idx,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock','Replicates',5,'Options',opts)
大家正在搜
解释词语的方法
如何解释词语的方法
解词的方法有哪些
解词方法
当然解释
解释
解释说明
扩大解释
7K