数学建模社区-数学中国
标题: 对于kmean进行介绍并使用matlab进行复现 [打印本页]
作者: 2744557306 时间: 2023-8-19 15:31
标题: 对于kmean进行介绍并使用matlab进行复现
当我们需要将一组数据点划分为多个不同的组或聚类时,K均值聚类是一种常用的聚类算法。K均值聚类算法根据数据点之间的距离将它们划分为K个互不重叠的聚类,其中K是用户事先指定的聚类数量。
下面是K均值聚类算法的步骤:
初始化聚类中心:选择K个初始聚类中心,可以是随机选择或者根据某种启发式算法选择。
分配数据点到最近的聚类中心:计算每个数据点与各个聚类中心之间的距离,并将数据点分配给距离最近的聚类中心所属的聚类。
更新聚类中心:计算每个聚类的数据点的均值,并将均值作为新的聚类中心。
重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再发生明显变化或达到预定的迭代次数。
输出最终的聚类结果:将数据点根据最后的聚类中心划分为不同的聚类。
3 U' q) g$ V5 D- W/ E7 t
K均值聚类的特点和应用:
- 简单而有效:K均值聚类是一种简单且易于实现的聚类算法,适用于大型数据集。
- 需要事先指定聚类数量K:用户需要根据领域知识或问题需求预先确定合适的聚类数量K。
- 对初始聚类中心的选择敏感:初始聚类中心的选择会对最终的聚类结果产生影响,因此需要谨慎选择。
- 适用于各种类型的数据:K均值聚类可以用于数值型数据、连续型数据和离散型数据。% q0 e, @# i5 U, E+ Y/ b
总而言之,K均值聚类是一种常用而有效的聚类算法,通过迭代更新聚类中心来划分数据点为不同的聚类。虽然需要事先指定聚类数量K,但它对大多数常规聚类问题都适用,并在数据分析、模式识别和图像处理等领域得到广泛应用。
) o; a1 v! ]9 {' {
! B( B' _6 k( @# D
这段代码实现了K均值聚类(K-means clustering)算法,并对给定的数据进行聚类分析。
首先,代码定义了输入数据集x,其中包含了20个二维数据点。每个数据点由其横坐标和纵坐标表示。
接下来,代码使用kmeans函数执行K均值聚类算法。kmeans函数的参数包括输入数据集x,聚类的数量(此处为2),其他设置如迭代次数和距离度量等。聚类结果包括每个数据点被分配的聚类索引(idx),聚类中心的位置(C),每个数据点到其所属聚类中心距离的总和(sumd)以及数据点之间的距离矩阵(D)。
然后,代码使用散点图(scatter plot)将聚类结果可视化。代码根据聚类索引将数据点分别用红色(idx为1)和蓝色(idx为2)的圆点表示。聚类中心用黑色的"x"标记表示。
最后,代码绘制了轮廓系数(silhouette coefficient)图。轮廓系数是一种用于评估聚类结果质量的指标,其值介于-1和1之间,值越接近1表示聚类结果越好。代码计算了每个数据点的轮廓系数,并绘制了每个聚类的轮廓系数分布图。
通过执行这段代码,你可以观察K均值聚类算法对给定数据集的聚类结果并评估聚类质量。
$ M2 q3 h, k# b! m6 W
, y+ T& R; X/ v: b& y! z
* V0 h# [4 ~ n+ g2 F$ v0 U. f0 z7 B4 K. @7 B9 M- c
( `$ K/ g5 i; l3 R- O9 W. C
-
-
keamn_use.rar
441 Bytes, 下载次数: 3, 下载积分: 体力 -2 点
售价: 2 点体力 [记录]
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) |
Powered by Discuz! X2.5 |