MATLAB中实现k均值聚类算法，并附带详细注释。-ITADN社区

带有注释的k均值聚类算法MATLAB程序

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本简介提供了一个详尽的MATLAB程序实例，用于执行带注释的K均值聚类算法。该代码不仅实现了标准的K-means聚类过程，还通过添加数据点的具体描述来增强模型解释性，适用于数据分析与模式识别领域。文档提供了一个完整的k均值聚类算法的MATLAB程序，并且该程序已成功运行并通过了测试。此外，代码包含非常详细的注释以便于理解和使用。

Python中实现K均值聚类算法

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本文章详细介绍了如何在Python编程语言中实现经典的K均值（K-means）聚类算法，包括所需库的导入、数据预处理步骤以及核心代码段的解释。适合对数据分析和机器学习感兴趣的初学者阅读与实践。使用Python实现K均值聚类，并返回各个中心点到点集的距离之和，可用于调整分类个数、筛选最优的聚类。

带有详细中文注释的ISODATA聚类Matlab算法

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本资源提供了一个详尽的ISODATA聚类算法的MATLAB实现，附有详细的中文注释，便于学习和理解聚类分析过程。本资源包含ISODATA聚类算法的Matlab代码，包括isodata.m（ISODATA算法代码及一系列子函数）、provaisodata.m（实例调用代码）和dades.mat（存放实例数据变量的文件）。每个函数都有详细的中文注释而非原来的西班牙语注释。ISODATA算法是在k-均值算法基础上增加了对聚类结果进行“合并”和“分裂”的操作，并设定运行控制参数的一种改进型聚类方法，全称是Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm（迭代自组织数据分析技术算法）。“合并”操作是指当某一类别中的样本数量过少或两个类别之间的距离过于接近时执行的操作。而“分裂”则是指如果某个类别的特征内部方差过大，则对该类别进行分割处理。

Python中K均值算法的实现示例(K均值聚类)

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本示例详细介绍了如何在Python中使用K均值算法进行数据聚类分析。通过实际代码演示了初始化质心、分配簇成员及更新质心等步骤，帮助读者快速掌握该技术的应用与实践。简单实现平面的点K均值分析，并使用欧几里得距离以及pylab进行展示。以下是代码： ```python import pylab as pl # 计算欧几里得平方距离函数定义 def calc_e_squire(a, b): return (a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2 # 初始化20个点的数据 a = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13] b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9 , 16 , 11 , 19 , 12 , 15 , 14 , 11 , 14 , 11 , 19] ```

MATLAB代码-K-means聚类：在MATLAB中实现K均值算法

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本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于演示如何实现和应用经典的K-均值（K-means）聚类算法。通过该教程，学习者能够掌握K-means的基本原理及其在数据科学中的实际运用技巧。在本节中，我们将使用Matlab中的K均值聚类算法，并探讨自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵按拓扑分类成不同的类别，从而提供对花朵类型更深入的了解以及进一步分析的有效工具。SOM是一种竞争性学习的人工神经网络，其特点包括：每个单元处理相同的输入；通过竞争机制选择合适的节点；并根据所选节点及其邻居进行调整和修改。此外，在文件中还包含用于检测人脸的Matlab代码。

Matlab中的K均值聚类算法

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本简介探讨了在MATLAB环境中实现和应用K-均值聚类算法的方法与技巧，旨在帮助读者理解和优化数据分类过程。 K均值聚类算法简单易懂且实用，可以用MATLAB实现，并适用于图像分割。

Matlab中谱聚类与K均值算法的实现

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本文介绍了在Matlab环境下实现谱聚类和K均值两种经典聚类算法的方法，并通过实例分析了各自的特点及应用场景。使用MATLAB实现了k均值基本算法和谱聚类算法。数据集中包含300个二维坐标点作为待分类对象。

k均值聚类算法原理及MATLAB实现

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本文章详细介绍了K均值聚类算法的基本原理，并通过实例讲解了如何使用MATLAB进行该算法的具体实现。适合初学者学习参考。初始聚类中心已经给定。K均值聚类算法是一种常用的聚类方法。该算法通过迭代过程发现数据集中的K个簇，并以距离作为衡量相似性的标准。每个簇的中心是根据所在簇内所有点的平均值得到，从而用这个中心来描述整个簇的内容。它将具有较高相似度的对象归入同一类别中，可以适用于几乎所有类型的数据对象。如果一个类内的成员越接近彼此，则聚类的效果就越好。“K-均值”这个名字来源于它可以找到k个不同的簇这一特点。

基于MATLAB的K均值聚类算法实现

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本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实施和优化K均值聚类算法，适合初学者了解数据科学中的这一重要技术。文中详细步骤帮助读者掌握该方法应用于数据分析的具体操作技巧。该实例展示了如何使用MATLAB实现K聚类算法，并从Excel表格中读取二维数据点（x,y）。用户可以自主调节类别数量进行分类操作。此压缩包包含以下文件：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），测试代码（main.m）以及用于测试的数据集（testdata.xls）。该程序已在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a版本中成功运行。

K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）

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K-means是一种常用的无监督学习算法，用于数据分类和聚类分析。通过迭代过程将数据划分为K个簇，使同一簇内的点尽可能相似，不同簇的点尽可能相异。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 K-MEANS（又称K均值聚类算法或C均值算法）是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个簇。该算法通过迭代过程来优化簇内样本的相似性，并最终确定每个簇的中心点。尽管名称中包含“C”，但通常情况下，“K-MEANS”和“K均值聚类算法”更常用一些。“C均值算法”的称呼可能指的是Fuzzy C-means（模糊C均值）算法，这是一种与传统K-Means不同的方法，在处理数据时允许一个样本属于多个簇，并且每个样本对不同簇的归属度是不一样的。

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MATLAB中实现k均值聚类算法，并附带详细注释。

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