K-means聚类算法，实现对数据集的分类。
以下是一个简单的k-means聚类MATLAB实现的示例： ```matlab % 生成数据 data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; % 初始化聚类中心 center = [-1 -1; 1 1]; % 迭代聚类 for i = ...
以下是一个简单的k-means算法的MATLAB通用代码示例： ```matlab function [centroids, idx] = kmeans(X, K) % 初始化聚类中心 centroids = X(randperm(size(X, 1), K), :); % 迭代更新聚类中心直到收敛 while...
以下是一个简单的 k-means 算法的 Matlab 实现程序： ```matlab function [cluster_idx, centroid] = kmeans(data, k) % data: 数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征 % k: 聚类数目 % cluster_idx: 每...
K-means MATLAB.function y=kMeansCluster(m,k,isRand)%%%%%%%%%%%%%%%%%% kMeansCluster - Simple k means clustering algorithm % Author: Kardi Teknomo, Ph.D. % % Purpose: classify the objects in data matri...
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.....
k-Means是一种常用的无监督学习算法，主要应用于聚类问题。在MATLAB中，可以使用自带的kmeans函数实现k-Means算法。在运行k-Means算法前，需要选择聚类的数量k。首先，需要准备待聚类的数据。将数据存储在一个矩阵中...
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量数据，每种花各有50个样本。...
本文基于《X-means》和《BIC-notes》（原论文中BIC公式有误，这是对BIC的补充） ...K-means的缺点 每一轮迭代的计算花费大 需要用户指定K 易于收敛到局部最优解 X-means的改进 使用kd-tree加速原K-mea...
Pattern Recognition & artificial IntelligenceLecture 5: 聚类算法(一)主要内容聚类的定义聚类算法分类典型聚类算法讲解聚类的定义聚类的定义典型的非监督式机器学习数据...如K-平均、K-中心点、CLARANS以及...