matlab之kmeans聚类用法
kmeans函数用法如下:
[IDX,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','city','Replicates',5,'Options',opts);
参数含义如下:
IDX: 每个样本点所在的类别
C: 所聚类别的中心点坐标位置k*p,k是所聚类别
sumd: 每个类内各点到中心点的距离之和
D: 每个点到各类中心点的距离n*k
X表示待聚类的数据矩阵;
2表示聚类类别数;
matlab之kmeans聚类用法的更多相关文章
- Matlab中K-means聚类算法的使用(K-均值聚类)
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx, ...
- Matlab实现K-Means聚类算法
人生如戏!!!! 一.理论准备 聚类算法,不是分类算法.分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类.聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. ...
- MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法
MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MA ...
- matlab练习程序(k-means聚类)
聚类算法,不是分类算法. 分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类. 聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. 这里的k-means聚类,是 ...
- matlab下K-means Cluster 算法实现
一.概念介绍 K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧 ...
- 【转】使用scipy进行层次聚类和k-means聚类
scipy cluster库简介 scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector ...
- MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法
MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m f ...
- Matlab函数kmeans
Matlab函数kmeans K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Km ...
- K-Means 聚类算法
K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Clus ...
随机推荐
- Unix Shells: Bash, Fish, Ksh, Tcsh, Zsh
Hyperpolyglot Unix Shells: Bash, Fish, Ksh, Tcsh, Zsh grammar | quoting and escaping | charactersvar ...
- HDU 4436 str2int(后缀自动机)
[题目链接] http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4436 [题目大意] 给出一些字符串,由0~9组成,求出所有不同子串的和. [题解] 将所有字符串添 ...
- Win7搭建Django开发环境
1.官网下载并安装python 2.7.5 2.配置python 环境变量 在Path中加入python安装目录: PATH=PATH;c:\python26 在PATHEXT中加入以下变量,可以直接 ...
- 纯代码 自己主动屏幕适配iPhone button
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2h1bmdlc2hpaHVhdGlhbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fil ...
- 【中英对照】【EntLib6】【Unity】实验1:使用一个Unity容器
Lab 1: Using a Unity Container 实验1:使用一个Unity容器 Estimated time to complete this lab: 15 minutes 估计完成时 ...
- SQL Server索引进阶:第三级,聚集索引
原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 3, Clustered Indexes 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL ...
- 与html相关的知识点整理
梳理html时发现的一些问题.总结一下,答案大都从网上找来. 一.html 与 htm 的区别 没有本质的区别..htm是在win32时代,系统只能识别3位扩展名时使用的.现在一般都使用.html. ...
- DropDownList为啥总是获取第一项的值???
小菜: DropDownList控件绑定的数据,在获取数据时总是获取到第一项,很是郁闷,怎么回事,于是就各种想,都没有找到问题的原因. 请看下面的代码 前台代码: <asp:DropDownLi ...
- poj 2728 Desert King(最小比率生成树,迭代法)
引用别人的解释: 题意:有n个村庄,村庄在不同坐标和海拔,现在要对所有村庄供水,只要两个村庄之间有一条路即可, 建造水管距离为坐标之间的欧几里德距离(好象是叫欧几里德距离吧),费用为海拔之差 现在要求 ...
- iOS 发布应用时屏蔽NSLog
在开发过程中,经常需要使用NSLog来进行调试,但是NSLog是非常影响性能的,所以我们应该在发布应用时屏蔽掉NSLog,但是如果通过手工的去一行一行的改得话,未免太枯燥与费时了,庆幸的是,我们可以通 ...