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MATLAB K-means聚类、SVM和PCA示例代码

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简介：
本资源提供了使用MATLAB进行K-means聚类分析、支持向量机(SVM)分类以及主成分分析(PCA)的数据降维的实例代码，适用于机器学习初学者实践与参考。 提供机器学习中的部分聚类、SVM和支持向量机以及PCA的详细代码实例，并附有相关数据集。

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  • MATLAB K-means聚类、SVM和PCA示例代码
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    本资源提供了使用MATLAB进行K-means聚类分析、支持向量机(SVM)分类以及主成分分析(PCA)的数据降维的实例代码，适用于机器学习初学者实践与参考。 提供机器学习中的部分聚类、SVM和支持向量机以及PCA的详细代码实例，并附有相关数据集。
     
  • K-means聚类的Matlab代码
    优质
    本资源提供了一个简洁高效的K-means算法Matlab实现版本，适用于数据分类和聚类分析，帮助用户快速理解和应用机器学习中的基本聚类技术。 以下是基于周志华《机器学习》9.4.1节的MATLAB均值聚类的基本代码。该代码利用了MATLAB矩阵序列化操作，能够提高运行速度。本代码仅供参考，请尊重原创。
     
  • MATLAB中的k-means聚类代码
    优质
    本段落提供了一份关于如何在MATLAB环境中实现K-means聚类算法的详细代码示例。通过实例数据的应用，帮助读者理解并掌握该算法的具体操作流程和参数设置技巧。 这是一段简单的k-means聚类算法的MATLAB代码，配有详细的注释说明。即使是编程新手也能轻松上手使用。
     
  • MATLAB K-means聚类代码及实例（含图表）
    优质
    本资源提供详细的MATLAB K-means聚类算法实现代码与应用示例，并包含直观的数据可视化图表，帮助学习者深入理解聚类分析过程。 本段落介绍如何使用MATLAB进行K-means聚类分析，并包含相关代码示例以及聚类结果的图片展示。
     
  • K-means聚类的Matlab代码实现
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB编程环境下的K-means聚类算法的具体实现方法。通过该代码，读者能够了解如何在MATLAB中运用K-means进行数据分组和模式识别。 用MATLAB编写的一个K-means聚类程序，简单实用。
     
  • K-Means聚类算法与MATLAB实现示例
    优质
    本教程介绍经典的K-Means聚类算法原理及其在MATLAB中的实现方法，并提供具体的应用实例以帮助理解。 k-means聚类算法及MATLAB代码机器学习与数据挖掘实验 目录： - 实验内容 - 小组成员：队长张奥翔；队员何锦辉、王浩辉、吴振廷。 - 文件/目录说明 - 实验一 多源数据集成、清洗和统计 - 题目：广州大学某班有100名学生，需要从两个不同的数据源汇总学生的资料。第一个数据源来自数据库，第二个来源是一个txt文件。由于课程成绩存在缺失、冗余或不一致的情况，请使用C/C++/Java程序实现对这两个数据源的一致性合并，并完成每个学生样本的数值量化。 - 要求： 1. 合并后的数据读入内存后，统计所有来自北京的学生各门课程成绩的平均分； 2. 统计在广州生活且在第一门课得分超过80分、第九门课得分高于9分的男生人数； 3. 比较广州和上海女生体能测试成绩的均值，判断哪个地区表现更佳； 4. 计算学习成绩与体能测试成绩之间的相关性（即九个科目分别对应于体测成绩的相关系数）。 - 实验二 数据统计与可视化 - 题目：在实验一清洗后的数据基础上进行进一步的数据处理，包括但不限于统计分析和图表展示。
     
  • Matlab K-means聚类代码-Hadoop-HW7: Hadoop-HW7
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    本项目为Hadoop作业七，主要内容是使用Matlab编写K-means聚类算法，并将其迁移到Hadoop平台进行大数据集上的实验与优化。 对于MATLAB聚类K-Means的作业7要求，在MapReduce框架上实现该算法，并在小数据集上进行测试。可以使用提供的附件中的数据集或随机生成若干二维散点（x,y）来完成任务。你需要设置不同的簇数（k值）和迭代次数，然后可视化最终聚类结果并提交相关截图。 作业中提到的示例代码是在一个名为KMeansExample的Maven项目基础上进行修改实现的。由于原始代码未使用Maven管理，并且基于Hadoop 1.2版本编写，因此需要对一些细节做出调整：每个Java文件都需要添加对应的包声明；创建Job对象时必须调用getInstance静态方法而不是直接实例化。 主程序KMeansDriver.main()是整个算法的核心部分。它从命令行接收几个关键参数（k值、迭代次数以及输入和输出路径），然后依次执行三个主要步骤： - generateInitialCluster(): 此函数负责随机生成初始的k个聚类中心点，这是初始化阶段的关键操作。 通过这种方式，在MapReduce框架下实现了K-Means算法，并对结果进行了可视化展示。
     
  • Matlab中的K-Means聚类算法代码
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    本段落提供一份详尽的指导和代码示例，介绍如何在MATLAB环境中实现K-means聚类算法。通过实例演示数据准备、算法执行及结果可视化全过程。 K-Means聚类算法的Matlab代码可以用于数据分析中的无监督学习任务，帮助用户对数据进行分组或分类。该算法通过迭代过程将相似的数据点归为同一类别，并且在每次迭代中更新各个簇的中心位置以优化聚类效果。
     
  • k-means.zip_k-means++与k-means聚类的Matlab实现_kmeans聚类函数_matlab k-
    优质
    本资源提供K-means及K-means++算法的MATLAB实现代码和相关示例，包括自定义的kmeans函数，适用于数据挖掘、模式识别等领域中的聚类分析。 在MATLAB中实现K-means聚类算法可以利用该软件自带的工具箱函数来完成。这种方式提供了便捷的方法来进行数据分析与处理任务。通过使用内置的kmeans函数，用户能够快速地对数据集进行分组，并根据不同的应用场景调整参数以达到最佳效果。这种方法不仅简化了编程流程，还提高了代码的可读性和执行效率。