k-均值聚类算法及其Matlab代码，应用于数据挖掘。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
k-means聚类算法以及配套的MATLAB代码，用于数据挖掘实验，实验一旨在探索相似度、距离以及最近邻分类器的相关概念。首先，实验目的在于深入理解相似度与距离的量化方法。其次，实验内容包括：(1) 编写一个函数，能够计算任意两个具有相同维度的向量之间的欧氏距离，该函数定义为function dist = dist_E(x, y)。(2) 进一步编写一个函数，用于计算任意两个相同维度的向量之间的夹角余弦相似度，该函数定义为function sim = sim_COS(X, Y)。(3) 实现K最近邻算法（KNN算法），其核心思想是输入参数包括：k值、训练数据集（MN矩阵，M代表样本数量，N代表属性数量）、训练数据集的分类标签矩阵（M1矩阵），以及测试数据（1*N矩阵）。算法流程如下：首先获取训练数据集trainingSamples的大小M和N；随后初始化一个Distance数组（M*1），用于存储每个训练样本与测试样本之间的距离。然后，对于每一个训练样本trainingSamples(i,:)，计算其与测试样本之间的距离并存储到Distance数组中。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

k均值算法在数据挖掘聚类中的应用

优质

简介：本文探讨了K均值算法在数据挖掘领域中进行聚类分析的应用，通过实例展示了其高效性和实用性。数据挖掘聚类算法中的k均值算法可以用于将文本段落件中的数据点划分成若干类别。该程序能够根据给定的数据集执行分类任务。

K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）

优质

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。

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。

MATLAB K均值聚类代码-Kmeans_MATLAB:Kmeans_MATLAB

优质

本项目提供了一个基于MATLAB实现的K-means聚类算法代码，用户可以利用该代码进行数据点的分类和集群分析。这段文字描述了关于在Matlab中实现K-means聚类的代码。该代码包括最后结果可视化的功能。

k-means聚类算法与Matlab实现-Data-mining: 数据挖掘

优质

本项目探讨了k-means聚类算法在数据挖掘中的应用，并提供了基于MATLAB的实现代码。通过实践分析，深入理解该算法的工作原理及其优化方法。 k-means聚类算法及MATLAB代码数据挖掘实验一：相似度、距离与最近邻分类器 1. 实验目的：（1）理解并掌握相似度与距离的衡量方法。（2）了解最近邻分类器的工作机制。 2. 实验内容：（1）编写一个函数，用于计算两个相同维度向量之间的欧氏距离。代码如下所示： ```matlab function dist = dist_E(x, y) % 输入参数：x 和 y 是具有相同维数的向量。 % 输出参数：dist 为 x 和 y 的欧氏距离值。 ``` （2）编写一个函数，用于计算两个相同维度向量之间的夹角余弦相似度。代码如下所示： ```matlab function sim = sim_COS(X, Y) % 输入参数：X 和 Y 是具有相同维数的向量。 % 输出参数：sim 为 X 和 Y 的夹角余弦值。 ``` （3）实现K最近邻算法(K-Nearest Neighbors，简称 KNN)。该方法的基本思想是通过比较测试样本与训练集中所有点的距离来确定其类别标签。具体步骤如下：输入参数包括k值、trainingSamples (一个M x N的矩阵, 其中 M 表示数据集中的样本数量而N表示每个样本的特征维度）、trainingLabels（对应于每一个训练样本类别的整数向量）和testingSample(待预测的一个1xN维测试向量)。输出参数为class，即该测试样例所属类别标签。算法流程如下： - 获取训练数据集 trainingSamples 的大小 M 和 N； - 初始化一个长度为M的数组 Distance 用于存储每个样本与测试样本之间的距离值； - 遍历每一个训练样本trainingSamples(i,:)（其中i从1到M），计算其与测试样例的距离。

MATLAB代码-K-means聚类：在MATLAB中实现K均值算法

优质

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

优质

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。