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谁能帮我用MATLAB实现kmeans算法?

首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; 而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类; 然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的...

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4) 等号右边: kmeans:K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次...

以MATLAB R2012b为例: 一、点击下图中红圈指示“Find Files”。 二、执行完步骤一,出现下图,先在红圈1中输入“kmeans”,再在红圈2中选择文件类型为“.m“,再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“,再点击红圈4中”Find“,然后就会出现红圈5...

[IDX,C,sumd] = kmeans(X,k) 其中X是只含数字部分的矩阵。k是要聚集的类数。

首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些u就是最终所有类的中心位置。 公式一: 意思就是求出所有数据和初始化的随机数据...

这个貌似demo里面有

1 http://www.oschina.net/code/snippet_176897_10239 2 至于你说要10维,画不了。另外,数据维数略高,十维数据用kmeans聚类效果不会好的。

function [mu,mask]=kmeans(ima,k)%k为指定类别数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image灰度图像 % k: Number of classes指定的图像中类别数目 % ...

matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。例如: rng default; X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; opts = statset('Display','final'); [idx,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock','Replicates',5,'Opt...

没有问题! I = imread(('1.bmp)); [nrows,ncols]=size(I); I2 = double(I); II = I2(:); [idx, ctx]=kmeans(II,4); iidx = reshape(idx,nrows,ncols); imshow(I) figure,imshow(iidx,[]);

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