图解算法

k-means聚类算法的matlab实现

K-means，传统计算K均值的一种聚类算法，因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法

Matlab实现K-Means算法

Matlab实现K-means算法，该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验

k-means聚类matlab代码

简单的k-means聚类算法代码，matlab直接打开可用。里面注释什么都很详细，新手也可以简单上手！

K-Means聚类算法 Matlab代码

K-Means聚类算法 Matlab代码

matab k-means聚类算法

基于matlab实现常见聚类算法——k-means算法，内附全代码

k-means聚类算法及matlab代码--:--

k-means聚类算法及matlab代码 机器学习与数据挖掘实验 . 目录 实验内容 小组成员 队长：张奥翔 队员：何锦辉、王浩辉、吴振廷 仓库文件内容说明 文件/目录 说明 实验一 多源数据集成、清洗和统计 实验二 数据统计和可视化数据统计和可视化 实验三 k-means聚类算法 实验四 逻辑回归二分类 实验一 多源数据集成、清洗和统计 题目 ： ​ 广州大学某班有同学100人，现要从两个数据源汇总学生数据。第一个数据源在数据库中，第二个数据源在txt文件中，两个数据源课程存在缺失 、冗余和不一致性，请用C/C++/Java程序实现对两个数据源的一致性合并以及每个学生样本的数值量化。 0、两个数据源合并后读入内存，并统计： 1、学生中家乡在Beijing的所有课程的平均成绩： 2、学生家乡在广州，课程1在80分以上，且课程9在9分以上的男同学的数量： 3、比较广州和上海两地女生的平均体能测试成绩，哪个地区的更强些？ 4、学习成绩和体能测试成绩，两者的相关性是多少？（九门课的成绩分别与体能成绩计算相关性） (1) (2) 实验二 数据统计和可视化 题目 ： 基于实验一中清洗后的数据练

Kmeans聚类 样本+可视化源码

通过Kmeans的方法对故障类型进行一个简单的聚类，由于不确定数据可以划分的组数，利用Calinski-Harabasz指数判断数据的最佳分类组数，并对最终的结果进行简单的可视化

K-means聚类算法

K-means聚类算法

k-means聚类学习算法matlab源码

计算机视觉学习20讲课程matlab源码，亲自测试可以使用。

K-means算法 MATLAB程序可以直接运行

K-means算法 MATLAB程序可以直接运行，有助于初学者的学习使用

K-means聚类程序

这是k-means的MATLAB程序，主要用于各种数据的聚类等情况

k-means算法程序

关于k-means算法的源程序代码.%%%%%%函数说明%%%%%% %输入： % sample--样本集； % k--聚类数目； %输出： % y--类标； % cnew--聚类中心； % n--迭代次数； function [y cnew n]=k_means(sample,k)

K-means算法程序

k-means算法程序，以及原理的讲解和演示

聚类算法K-means

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

k—means 聚类算法

这是关于K-MEANS 聚类算法的一个程序，是多维的。。。。。。

K-means聚类算法 matlab实现

K-means聚类算法利用matlab实现，可以查看每次迭代的效果

K-means聚类算法（含matlab函数使用）

K-means聚类算法 简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算

K-means 聚类算法源程序

k-means 是数据挖掘中，最为典型和有效的聚类算法。

k-means聚类算法及matlab代码-Data-mining:数据挖掘

k-means聚类算法及matlab代码 数据挖掘实验 实验一：相似度、距离、最近邻分类器 1、实验目的 （1）理解相似度、距离的度量方式。 （2）理解最近邻分类器的工作原理。 2、实验内容 （1）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的欧氏距离计算函数 function dist = dist_E(x,y) （2）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的夹角余弦相似度计算函数 function sim = sim_COS(X,Y) （3）、实现K最近邻算法 KNN算法思想 输入参数：k值、trainingSamples（训练数据集，MN矩阵，M为样本数，N为属性 数）、trainingLabels（训练数据集的分类标签0、1、2...，M1矩阵）, testingSample （测试数据，1*N矩阵） 输出参数：class（测试数据对应类别标签） 算法流程： 得到训练数据集trainingSamples的大小M，N 初始化Distance数组（M*1），用来存储每个训练样本与测试样本的距离。 对每一个训练样本trainingSamples(i,:)【for i=1:M】，计算其与测试样本

k均值聚类算方法MATLAB程序

基于k均值的分类算法 MATLAB程序 通过各个数据之间的距离进行均值聚类

用matlab实现kmeans算法，非常完整例子一维和二维

用matlab实现kmeans算法，非常完整例子一维和二维

kmeans均值聚类matlab代码

matlab均值聚类的基本代码，代码参考自周志华《机器学习》9.4.1节而写的，代码使用matlab矩阵序列化操作，速度会快一点，本代码仅供参考，请尊重原创

k均值聚类算法MATLAB程序及注释

文档提供了一个完整的k均值聚类算法MATLAB程序，已运行无误，且有超级详细的注释

BSAS顺序聚类算法matlab实现代码（注释很全）

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k-means数据聚类实验报告 （MATLAB详细代码）.doc

k-means数据聚类实验报告 （MATLAB详细代码）

k-means聚类算法

k-means cluster algorithm 可用于三维点的聚类，附带demo，直接编译可见结果