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k聚类算法已用MATLAB实现。

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简介：
该资源提供了一个使用MATLAB实现k聚类算法的实例，该算法通过从Excel表格中读取二维数据点（x, y）来进行数据分类。用户可以灵活地调整聚类的类别数量。压缩包内包含了kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），用于执行聚类操作，以及配套的测试代码（main.m）和测试数据集（testdata.xls）。该程序在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a版本下均能顺利运行。

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  • 【MATLAB】利用MATLAB实现K-means聚类算法
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习算法——K-Means聚类方法。通过代码示例和解释，帮助读者理解该算法的工作原理及其在数据分析中的应用价值。适合对数据科学感兴趣的初学者阅读。 使用Python实现K-means聚类可以利用numpy、sklearn库，并通过matplotlib进行绘图。
     
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    本文将详细介绍如何使用Python编程语言来实现经典的K-means聚类算法，并探讨其在数据分析中的应用。 本节内容基于上学期模式识别课程的作业整理而成，其中第一道题目是使用K-means聚类算法对Iris（鸢尾花）数据集进行分类，设定类别数k为3，数据维度为4。 聚类算法是一种将相似的数据归入同一组的技术。具体来说，给定一组样本数据Sample后，我们的目标就是找出这些样本之间的共同点，并根据它们的特征将其划分到不同的簇中。 接下来的问题是：我们如何定义和衡量不同数据间的“相似性”呢？举个例子，在一群说多种语言的人中间进行分类时，通常我们会依据他们的方言来进行聚类（当然也可以选择使用身高作为标准）。在这里，“方言”的相似度或者“身高的接近程度”，就是用来判断两个个体是否属于同一簇的指标。面对海量数据的情况，比如微博上的各种信息流，如何有效地衡量和利用这些特征来实现有效的聚类就显得尤为重要了。
     
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言实现经典的K-means聚类算法，并提供了详细的代码示例和解释。 本段落详细介绍了如何用Python实现K-means聚类算法，并具有一定的参考价值，供对此感兴趣的读者学习参考。
     
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    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现一种常用的无监督学习方法——K-means聚类算法。通过逐步讲解和示例代码，帮助读者理解和掌握该算法的应用实践。 k-means聚类算法是一种用于识别给定数据集中的k个簇的算法，即把数据点分成k组的方法。该算法的过程如下： 1. 随机从N个文档中选取K个文档作为初始质心。 2. 对于剩余的每个文档，计算其与所有质心的距离，并将其分配到最近的那个质心中去。通常使用欧几里得距离来度量这种相似性。 3. 更新已经形成的各个簇的新质心位置。 4. 重复步骤（2）和（3），直到新的质心不再变化或达到了预定的最大迭代次数，此时算法结束。 在实现过程中，初始化k个随机的质心，并使用字典保存每个质心中的值及其对应的聚类数据。具体来说： ```python def initCent(dataSet, k): N = shape(dataSet)[1] cents = {} # 这里省略了具体的代码细节和实现步骤。 ``` 这里主要介绍了k-means算法的基本流程及初始化质心的函数定义，用于后续聚类分析。
     
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    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。