算法原理 Matlab代碼 運行結果 ...

>> X=rand(100,2); >> Y=pdist(X,'euclidean'); >> Z = linkage(Y,' ...

一、理論 聚類就是把東西聚在一起，那一定有一定的規則，相似等，后面會給出。聚類與分類的不同就是，聚類所要求的划分的類是未知的。聚類是這么定義的：將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇之間的對象很大的相異性。按照個體或樣品(individuals ...

Matlab提供了兩種方法進行聚類分析。 一種是利用 clusterdata函數對樣本數據進行一次聚類，其缺點為可供用戶選擇的面較窄，不能更改距離的計算方法； 另一種是分步聚類：（1）找到數據集合中變量兩兩之間的相似性和非相似性，用pdist函數計算變量之間的距離 ...

說明：如果是要用matlab做kmeans聚類分析，直接使用函數kmeans即可。使用方法:kmeans(輸入矩陣，分類個數k)。 轉載一： MATLAB提供了兩種方法進行聚類分析： 1、利用 clusterdata 函數對數據樣本進行一次聚類 ...

ISODATA聚類算法的matlab程序 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 參考：Kmeans及ISODATA算法的matlab實現 算法簡介：聚類算法：ISODATA算法 數據見：MATLAB實例：PCA降維中的iris數據集 ...

思考： 為什么要使用拉普拉斯正則化？ 拉普拉斯正則化過程有兩個： （1）隨機游走拉普拉斯正則化 （2）對稱拉普拉斯正則化 上述拉普拉斯正則化的理論基礎是什么？ 這種降維方式的原理是什么呢？ 這種聚類算法效果為啥沒有論文里說的那么好，問題出現在哪里？ ...

canopy聚類算法的MATLAB程序 凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚類算法簡介 Canopy聚類算法是一個將對象分組到類的簡單、快速、精確地方法。每個對象用多維特征空間里的一個點來表示。這個算法使用一個 ...