Advertisement

K-均值聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类的测试MATLAB程序。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该压缩包内包含了三个MATLAB程序，具体包括K-均值聚类、自适应联想学习聚类（LVQ）和混合高斯聚类算法。这些程序所处理的数据为模拟的二维高斯分布的两类随机点。这些程序详细展示了这三种聚类算法的常见操作流程和基本应用方法。如果您希望深入了解相关算法的理论基础，可以参考周志华的《机器学习》教材中第九章关于聚类分析的章节内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 针对K-means、LVQ和混合高斯模型的聚类测试MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码旨在评估K-means、LVQ（学习向量量化）及混合高斯模型在各类数据集上的聚类效果，提供详细的性能比较。 压缩包内包含三个MATLAB程序：K-means聚类、LVQ聚类以及混合高斯聚类。这些程序使用两类二维高斯分布的随机点进行演示，并展示了这三种基本聚类算法的应用方法。若需了解相关原理，可参考周志华所著《机器学习》一书中的第九章关于聚类的内容。
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个互斥的簇。 使用Python进行编码实现k-means聚类算法，并且包含数据集。
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分割成固定的、非重叠的部分（称为簇）。该方法通过最小化簇内差异来确定具有相似特征的数据点集合。 K-means聚类算法是一种常用的数据挖掘技术。它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,其中每个簇由距离最近的邻居组成。该方法的目标是使得同一簇内的样本点之间的差异性最小化，而不同簇间的差异性最大化。在每一次迭代中，首先随机选择k个初始质心；然后根据这些质心计算所有其他观测值到各个聚类中心的距离，并将每个数据分配给最近的聚类中心形成新的簇。接着重新计算新形成的各簇的新质心位置（即该簇内全部样本点坐标的平均值），并重复上述过程直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或当质心的位置不再发生显著变化为止。 K-means算法的优点包括实现简单、易于理解和编程；可以处理大规模数据集。但也有其局限性：对于非凸形分布的数据聚类效果不佳；对初始中心点的选择敏感等。
  • K均值聚类剖析
    优质
    《K均值聚类剖析》一文深入浅出地讲解了K-means算法的工作原理、应用领域及优化方法，旨在帮助读者掌握这一经典的无监督学习技术。 本程序为MATLAB程序，适用于使用k均值聚类法对数据进行分类，并提供示例数据以供参考和测试。用户可以根据自己的需求对其进行修改，效果良好。
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点距离尽可能近，而不同簇之间的距离尽可能远。 K-means算法是一种基于形心的聚类方法，在所有聚类算法中最简单且最常用。 应用此算法需要给定一个数据集D以及期望划分成的簇的数量k，然后通过该算法将数据集划分为k个不同的簇。每个数据项通常只能属于其中一个簇。 具体来说，假设我们的数据集位于m维欧氏空间内，在开始时可以随机选择k个点作为初始形心（Ci, i∈{1,2,...k}），这里的每一个形心代表一个簇，也就是一组特定的数据集合。接下来计算所有n个数据项与这些形心之间的距离（通常在欧式空间中使用的是欧氏距离）。对于每个数据项Dj,j∈{1,…n}，如果它最接近某个特定的Ci，则将该数据项归类为属于这个簇。 通过上述步骤初步划分了数据集后，接下来重新计算各个簇的形心。这一步骤涉及对各簇内所有数据点在每一维度上的平均值进行求解，并以此更新每一个簇的新形心位置。重复执行这一过程直到每个簇的中心不再发生变化为止。
  • K-均值聚类分析
    优质
    K-均值聚类是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，用于将大量数据点分组成若干个簇或组，使同一组内的成员相似度较高而不同组间差异较大。 提供了k-means多维数据的聚类分析Matlab源代码。
  • 均值聚类_K-均值聚类_K均值_聚类算法写作6op_
    优质
    简介：K-均值聚类是一种经典的无监督学习方法，通过迭代过程将数据集划分为K个簇。每个簇由一个质心代表，旨在最小化簇内数据点与质心的距离平方和。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法之一，由于其简洁性和高效性而成为最广泛使用的聚类算法。
  • 多核k均值聚类算法与核k均值聚类算法（MKKM和KKM）
    优质
    简介：本文介绍了多核K均值聚类算法(MKKM)及传统核K均值聚类(KKM)算法，深入探讨了MKKM在处理复杂数据集时的优越性能。 k均值聚类的扩展包括带核函数的k均值聚类以及多核k均值聚类。这些方法在原有的基础上增加了更多的灵活性和适用性，能够处理更为复杂的数据结构和分布情况。带核函数的k均值聚类通过引入非线性映射能力来捕捉数据间的高阶特征；而多核k均值聚类则进一步结合多个不同的核函数，以增强模型对异构数据集的理解与分类效果。
  • RBF_Kmeans.rar_RBF聚类_K.-KMeans与RBF结合的k均值聚类_k-means及RBF方法聚类
    优质
    本资源提供了一种将K-Means和径向基函数(RBF)相结合的改进型k均值聚类算法，适用于数据集分类。包括k-means初始化与RBF优化过程。 基于k均值聚类方法的RBF网络源程序可以下载使用。