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  • Matlab函数kmeans

    Matlab函数kmeans

    K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。

    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) 
    […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)

    各输入输出参数介绍:

    X N*P的数据矩阵
    K 表示将X划分为几类,为整数
    Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
    C K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置
    sumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
    D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离

    […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…)
    这其中的参数Param1、Param2等,主要可以设置为如下:

    1. ‘Distance’(距离测度)
    ‘sqEuclidean’ 欧式距离(默认时,采用此距离方式)
    ‘cityblock’ 绝度误差和,又称:L1
    ‘cosine’ 针对向量
    ‘correlation’  针对有时序关系的值
    ‘Hamming’ 只针对二进制数据

    2. ‘Start’(初始质心位置选择方法)
    ‘sample’ 从X中随机选取K个质心点
    ‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
    ‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本(此方法初始使用’sample’方法)
    matrix 提供一K*P的矩阵,作为初始质心位置集合

    3. ‘Replicates’(聚类重复次数)  整数

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wjgaas/p/3613439.html
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