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MATLAB结合聚类轮廓值。

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简介:
利用MATLAB进行聚类分析,并结合聚类轮廓值,能够有效地评估每个样本的聚类质量,从而为后续的数据挖掘和模式识别提供有价值的参考信息。

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  • MATLAB中的应用
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用聚类轮廓值来评估聚类分析的结果,并优化聚类算法。通过实例展示了代码实现和结果解读。 在使用MATLAB进行聚类分析时,可以利用轮廓值来评估聚类的效果。轮廓值是一种衡量单一样本聚集合理性的指标,能够帮助我们判断数据点是否被分配到了合适的簇中。通过计算每个样本的平均距离到其所在簇内其他所有点的距离(a(i)),以及最近邻簇中的平均距离(b(i)),从而得到一个介于-1和1之间的轮廓值s(i)= (b(i)- a(i))/max(a(i), b(i)),以此来评价聚类的质量。数值越接近1表示样本与同簇其他点相似度高且与其他簇的差异明显;反之如果值接近-1则表明该数据更应该分配到另一个不同的簇中去。
  • RBF_Kmeans.rar_RBF_K.-KMeans与RBF的k均_k-means及RBF方法
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    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。
  • 基于谱与计算系数的Matlab效果评估代码及参考示例
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    本项目提供了一套基于谱聚类算法和计算轮廓系数进行聚类效果评估的MATLAB代码及应用实例,适用于数据挖掘和模式识别研究。 谱聚类与计算轮廓系数以评估聚类效果的代码示例在MATLAB中有一定的参考价值。希望这些资源能够帮助到需要学习或应用相关技术的人士。
  • 基于MATLAB的凸设计与综分析
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    本研究利用MATLAB软件进行凸轮轮廓的设计,并对其性能进行了全面的仿真和分析。 凸轮运动分析与综合的MATLAB方法及其源代码
  • 手绘图:MATLAB中的手绘-开发
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    本教程介绍如何使用MATLAB创建具有手绘画风的图像轮廓。通过简单的代码实现复杂的效果,适用于艺术创作和数据可视化。 在MATLAB中绘制手绘轮廓是一种常见的图形操作方式,用户可以通过鼠标交互式地描绘图像上的特定对象边界。手绘轮廓图:手绘轮廓-matlab开发项目可能旨在创建一个工具或函数,允许用户徒手在图像上画出蓝色和黄色交替的线条,并获取这些线条的X、Y坐标数据。 要理解这个过程,我们需要掌握MATLAB的基本图形环境知识。该软件提供了强大的图形处理功能,包括创建新的图形窗口(figure)、绘制二维与三维图表(plot, plot3等)、添加图例(legend)以及调整轴属性(xlim, ylim, axis等)。此外,它还支持用户交互事件的处理,例如鼠标点击和拖动操作。在这个项目中,开发者可能使用了`ginput`函数来捕捉用户的输入坐标。 实现手绘轮廓功能通常涉及以下步骤: 1. **创建图形窗口**:利用`figure`命令生成一个新的图形界面,并设定其尺寸与分辨率。 2. **显示图像**:通过调用`imshow`或读取文件(使用imread)加载并展示需要绘制的图片。 3. **启用交互模式**:设置好参数后,运用`ginput`函数捕捉用户点击产生的坐标点。 4. **画轮廓线**:利用获取到的坐标值来描绘线条。可通过改变颜色属性实现交替着色效果(例如从蓝色切换至黄色)。 5. **保存数据**:完成绘制任务之后,将所有记录下的坐标信息存储起来以备后续分析使用。 6. **增强交互体验**:可能还会加入撤销、重做和清除等额外功能来提高用户体验。这需要编写更复杂的事件处理代码。 7. **优化视觉效果**:调整线条的宽度、颜色或透明度可以提升整体美观性。 8. **封装成函数**:为了便于重复使用,将上述步骤整合为一个MATLAB函数。 总体而言,“手绘轮廓图”项目展示了如何在MATLAB中实现交互式图形功能,并从中获取和处理用户输入的数据。这不仅有助于学习图像处理、图形界面设计等技术,还能加深对数据操作的理解。
  • _K-均_K均_算法写作6op_
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    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。
  • 模糊C均(FCM).zip_c均模糊_模糊C-均算法_模糊均法_基于Matlab的模糊_FCM方法
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    本资源提供了一种基于Matlab实现的模糊C均值(FCM)聚类算法,适用于进行复杂数据集的模糊分类与分析。 模糊C均值聚类的Matlab程序应该简单易懂且能够顺利运行。
  • livewire_windows.rar_livewire_matlab_画_曲线
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    本资源包提供了一种利用Livewire技术在Windows环境下于Matlab中绘制图像轮廓曲线的方法和相关代码,适用于需要精确提取对象边界的计算机视觉项目。 实用的可执行文件可以帮助手工绘制闭合轮廓曲线,并且可以用于画活动轮廓线。
  • 『ML』利用Python评估性能(系数与互信息)
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言来评估数据集中的聚类效果,重点探讨了轮廓系数和互信息两种评价指标的应用方法。通过实例代码演示了这些技术的具体实现步骤,帮助读者深入理解并有效应用聚类分析中的性能评估策略。 良好的聚类具有高内凝聚度和高分离度的特点。本段落将介绍两种评估方法:轮廓系数(Silhouette Coefficient)以及标准化互信息(NMI),并用Python进行实现。 效果评估综述 在评价聚类算法的效果时,我们期望最终的聚类结果能够满足两个条件:同一个簇内的点相互接近;不同簇之间的距离较远。此外,理想的聚类结果还应与人工判断相一致。 接下来将介绍两种用于衡量聚类质量的方法,并通过它们来评估模型的表现。这些方法摘自中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》中的第三章内容。建议先阅读原文,以获得更全面的理解。
  • K-均Matlab实现代码集.rar
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    本资源为一系列用于执行K-均值聚类算法的MATLAB代码集合,涵盖数据预处理、模型训练及结果分析等多个方面。 【模式识别小作业】K均值聚类(K-means clustering)+ MATLAB实现+ UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含:完整全套代码、readme文件及报告。