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MATLAB的kmeans聚类代码结合clustereval，可用于便捷地评估聚类结果。

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简介：
MATLAB中的K-means聚类代码能够便捷地完成聚类评估任务。该函数接受两个聚类结果以及所采用的度量标准名称作为输入参数。具体而言，`clustereval(a, b, metricname)` 范例程序首先通过 `linkage(X, average, euclidean)` 确定聚类链接，生成聚类矩阵 Z，然后使用 `cluster(Z, maxclust, 4)` 和 `kmeans(X, 4)` 分别执行 K-means 和链接聚类，最后调用 `clustereval(a, b, ari)` 计算调整后的兰德指数 (adjustedRandindex) 指标 ri。 ri 代表兰德指数 (Rand)，用于客观评估聚类方法。此外，还计算 Mirkin 指数 (mi) 和休伯特指数 (hi)。 相关参考资料包括 “评估聚类方法的客观标准”，JASA，1971年；以及休伯特和阿拉比，《比较分区》，《分类杂志》，1985年。 同时，也提供了福克斯-锦葵索引 (fowlkes) 以及皮尔逊卡方检验 (chi) 等指标的计算方法，并引用了 Chernoff 和 Lehmann 关于 \chi^2 拟合优度检验的相关研究。

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    本段落提供了一份详细的MATLAB代码示例，用于执行K-means聚类算法。读者可以学习并应用该方法对数据集进行无监督的学习和分类。 基于MATLAB编程的Kmeans聚类代码示例：该代码完整且包含数据与详细注释，方便用户进行扩展应用。如果在使用过程中遇到任何问题或需要对代码进行创新性修改，请通过私信联系博主。本科及以上学历的学生可以下载并尝试进一步的应用和开发。若发现内容不够完善或不符合需求时，也可以直接联系博主寻求帮助以做相应调整与扩展。
     
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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。
     
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  • KMeans聚类算法代码.zip
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    本资源提供了一个实现KMeans聚类算法的Python代码文件。包含数据初始化、簇中心选择、迭代优化等核心步骤，并附有详细的注释说明。适合初学者学习和实践使用。 kmeans聚类算法代码.zip 由于提供的文本内容仅有文件名重复出现多次，并无实际需要删除的联系信息或其他链接，因此无需进行实质性改动。如果目的是为了分享或使用该压缩包内的K-means聚类算法相关代码资源，则可以直接下载并查看其中的内容以了解和应用具体的实现方法与示例数据等资料。
     
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