1.K-均值聚類法的概述 之前在參加數學建模的過程中用到過這種聚類方法，但是當時只是簡單知道了在matlab中如何調用工具箱進行聚類，並不是特別清楚它的原理。最近因為在學模式識別，又重新接觸了這種聚類算法，所以便仔細地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab編程實現 ...

顧名思義，k均值聚類是一種對數據進行聚類的技術，即將數據分割成指定數量的幾個類，揭示數據的內在性質及規律。我們知道，在機器學習中，有三種不同的學習模式：監督學習、無監督學習和強化學習： 監督學習，也稱為有導師學習，網絡輸入包括數據和相應的輸出標簽信息。例如，在 MNIST 數據集中，手寫 ...

K-means聚類算法采用的是將N*P的矩陣X划分為K個類，使得類內對象之間的距離最大,而類之間的距離最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K ...

K-均值聚類算法 聚類是一種無監督的學習算法，它將相似的數據歸納到同一簇中。K-均值是因為它可以按照k個不同的簇來分類，並且不同的簇中心采用簇中所含的均值計算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把數據集按照k個簇分類，其中k是用戶給定的，其中每個簇是通過質心來計算簇的中心點 ...

一．k均值聚類算法 對於樣本集。"k均值"算法就是針對聚類划分最小化平方誤差： 其中是簇Ci的均值向量。從上述公式中可以看出，該公式刻畫了簇內樣本圍繞簇均值向量的緊密程度，E值越小簇內樣本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...

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一、理論准備 聚類算法，不是分類算法。分類算法是給一個數據，然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。聚類算法是給一大堆原始數據，然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 K-Means算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心，按照最鄰近原則把待分類 ...

是對聚類算法中的k-means算法的實現,所以接下來主要進行一些聚類算法的介紹. 聚類算法包括 ...