matlab之kmeans聚类用法

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. K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 算法大致思路:       1.从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2)       2.计算其余点分别和初始中心点

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,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中. 所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白. 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

对三维数据集的K-means聚类研究   本文是在<根据"关于'k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用'的学习笔记总结"撰写的中期报告>一文的基础上,对该实验数据中的CD3/CD8/CD45三种抗原分子的三列荧光强度数据在Matlab环境下进行K-means聚类研究. 实验数据地址:http://pan.baidu.com/s/1hqomDq0 由于之前论文查重时查到了<根据"关于'k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用'的学习笔记总结&qu

这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例,同时介绍这次作业同学们完成的图例,最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识.        前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍        希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵

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 quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical clustering 和 agglomerative clustering(凝聚聚类) 聚类方法实现:k-means和hierarchical cl

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 function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,

聚类(clustering) 用于找出不带标签数据的相似性的算法 K-Means聚类算法简介 与广义线性模型和决策树类似,K-Means参 数的最优解也是以成本函数最小化为目标.K-Means成本函数公式如下: 成本函数是各个类畸变程度(distortions)之和.每个类的畸变程度等于 该类重心与其内部成员位置距离的平方和.若类内部的成员彼此间越紧凑则类的畸变程度越小,反 之,若类内部的成员彼此间越分散则类的畸变程度越大.求解成本函数最小化的参数就是一个重复配 置每个类包含的观测值,并不断移动

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

1.1 KMeans聚类算法 1.1.1 基础理论 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. K-Means聚类算法主要分为三个步骤: (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心: (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去: (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心: 反复执行(