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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:
K均值聚类的特点和应用:
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。
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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。
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