MATLAB聚类有效性评价指标（外部成对度量）

MATLAB聚类有效性评价指标(外部成对度量) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:MATLAB: Clustering Algorithms, MATLAB聚类有效性评价指标(外部) 前提:数据的真实标签已知!TP:真阳性,FP:假阳性,FN:假阴性,TN:真阴性 1. MATLAB程序 function result = Evaluate(real_label,pre_label) % This fucntion…

MATLAB聚类有效性评价指标（外部）

MATLAB聚类有效性评价指标(外部) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:MATLAB.聚类.MATLAB聚类有效性评价指标(外部成对度量).MATLAB: Clustering Algorithms 前提:数据的真实标签已知! 1. 归一化互信息(Normalized Mutual information) 定义程序 function MIhat = nmi(A, B) %NMI Normalized mutua…

matlab 聚类

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离: (2)用 linkage函数定义变量之间的连接: (3)用 cophenetic函数评价聚类信息: (4)用cluster函数创建聚类. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K…

Matlab立体标定mat转换成Opencv的CvMat

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (…

Matlab 将RGB 图像转换成YCrCb图像

>> im = imread('trees.jpg');>> imshow(im)>> ycrcb_trees = rgb2ycbcr(im);>> figure(2)>> imshow(ycrcb_trees)…

MATLAB读取一张RGB图片转成YUV格式

1.读入照片控制输出的标志定义 clc;close all;clear YES = 1; NO = 0; %YES表示输出该文件,请用户配置 yuv444_out_txt = 1; yuv444_out_yuv = 0; yuv422_out_txt = 0; yuv422_out_yuv = 0; yuv420_out_txt = 0; yuv420_out_yuv = 1; filename = 'Koala.jpg'; filestr = filename(1:findstr(filen…

各类聚类（clustering）算法初探

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X…

聚类高维聚类聚类评估标准 EM模型聚类

高维数据的聚类分析高维聚类研究方向高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的…

机器学习-聚类-k-Means算法笔记

聚类的定义: 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,它是无监督学习. 聚类的基本思想: 给定一个有N个对象的数据集,构造数据的k个簇,k≤n.满足下列条件: 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想:对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好. k-Means算法…

Matlab求极限

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+…

MATLAB命令大全和矩阵操作大全

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的…

转：聚类、K-Means、例子、细节

今天说聚类,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别. 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”,过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动过滤掉一些垃圾邮件了.这是因为在点选的过程中,其实是给每一条邮件打了一个“标签”,这个标签只有两个值,要么是“垃圾”,要么“不是垃圾”,Gmail就…

机器学习算法总结(五)——聚类算法（K-means，密度聚类，层次聚类）

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

Matlab中调用VS编译的exe文件并传递变量的方法

经历::在网上找了很多方法,都没有实现在matlab中调用vs的exe文件并且能够传递变量参数,一些小细节花费了自己很多时间,比喻忽略了一些空格! 网上很多的方法都是纯粹复制别人的方法,自己都没有去验证,所以在网上找答案时花了大量时间去看了一些重复而且并不正确的方法: 启示::在参考别人的方法时,一定要有自己的思考,上网搜答案一定要有选择性,最好找到一种权威.可信度比较高的机构写的方法,自己认真去验证一次,不行就放弃,不要反复去看一些重复的方法,兜着绕圈子,浪费大量时间!!! 问题解决: 在m…

MATLAB矩阵操作大全

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的…

python大战机器学习——聚类和EM算法

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是…

聚类和EM算法——K均值聚类

python大战机器学习——聚类和EM算法注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.…

R数据挖掘第三篇：聚类的评估（簇数确定和轮廓系数）和可视化

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj…

KMeans聚类

常用的聚类方法: ①分裂方法: K-Means算法(K-平均).K-MEDOIDS算法(K-中心点).CLARANS算法(基于选择的算法) ②层次分析方法: BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类).CURE算法(代表点聚类).CHAMELEON算法(动态模型) ③基于密度的方法: DBSCAN(基于高密度连接区域).DENCLUE算法(密度分布函数).OPTICS算法(对象排序识别) ④基于网格的方法: STING算法(统计信息网络).CLIOUE算法(聚类高维空间).WAVE-CLUSTRE(小…

Alink漫谈(二十二) ：源码分析之聚类评估

Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估目录 Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 什么是聚类 1.2 聚类分析的方法 1.3 聚类评估 0x02 Alink支持的评估指标 2.1 轮廓系数(silhouette coefficient): 2.2 Calinski-Harabaz(CH) 2.3 Davies-Bouldin指数(Dbi) 2.4 Rand index(兰德指数)(RI) .Adjusted Rand index(调…

MATLAB与C/C++混合编程的一些总结

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 先上总结: 由于C/C++语言的函数输入输出参数的特点,可以将多个参数方便地传入一个函数中,但却不能方便地返回多个参数.要返回多个参数,就得用指针或者struct/class(其他的高招?).但这些麻烦的地方在C程序的函数与函数之间是没有太大问题的,关键是不要在C与MATLAB的接口之处搞的太复杂. 但是,我们在写MATLAB代码的时候,由于变量的格式非常自由,所以我们往往都尽量把变量的格式设计成很comprehen…

【分享】Matlab R2015a 发布啦！

本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html Matlab和C#混合编程文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329753.html Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度.2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行.在新版本中,带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新.MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的,其中…

java调用matlab函数

如何将实验结果在matlab中可视化呢,下面使用java语言编程,调用matlab中的函数: 本人安装的是Matlab7.11.0 (R2010a)和 Eclipse 4.2 : 1)首先设置环境变量,运行tomcat,Eclipse等都需要依靠环境变量JAVA_HOME,Path,classpath,具体的设置可以参考这里为了使在matlab中将.m函数编译为jar包,还需要在classpath中添加: %matlabInstallRoot%\R2010a\toolbox\javabuild…

使用 matlab 产生GK101任意波数据文件的方法

一.引言 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它不但包含高效的数值计算.数据处理能力,而且简单易用,是工程师日常研发过程中不可缺少的工具.本文使用matlab 生成一组简单的数据文件然后转换成 <GK101 任意波发生器>波形数据文件,由此为大家演示数据生成.格式转换的过程. 二.文件转换函数我们已经做好了任意波文件格式转换文件,源代码如下: %======================================…

matlab灰度变彩色+白平衡算法实现

% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag…

Matlab聚类分析[转]

Matlab聚类分析[转] Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下: 方法一:直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制. 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离:(2)用 linkage函数定义变量之间的连接…