说明:数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别,对聚类后数据作图,包括数据点以及质心位置, 随后进行样本集划分,利用knn算法进行有监督的学习分类,经测试,能够取得较好的分类效果。
说明:图像分割,还可以,kmeans聚类的方法。k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。
说明:根据实验数据设计K均值聚类分析分类器,实验数据采用遥感彩色图像,以图像的所有象素为样本集,每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1)选择合适的类别数K和初始聚类中心。2)选择距离测度。3)设计迭代中止条件,或人为设定迭代次数。
说明:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.
说明:有数据,k-means聚类算法的matlab代码,用于一般数据聚类
说明:蚁群聚类算法及其改进算法 该算法,解决了不收敛的问题,聚类效果非常好(效果图如附件图片所示)。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进,在基本遗传算法的基础之上,加入了变异因子,产生变异,从而更快的收敛。 程序特点: 1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识, 2、包含文件的调...