说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：该算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现。 假设在一个多维空间中有很多数据点需要进行聚类，Mean Shift的过程如下： 1、在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center； 2、找出离center距离在bandw...

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.

联合开发 降维聚类 降维算法 PCA-聚类 PCA可视化

说明：应用背景K-均值聚类，是一种方法，矢量量化，最初是从信号处理，这是流行的，聚类分析，数据挖掘，K-均值聚类的目的是和分区和，观察到的，其中每个观察属于集群与最近的和平均，服务为一个和原型的集群。这个结果在一个分区的数据空间为 ；Voronoi单元关键技术•特别是在使用启发式的方法时，如劳埃德的算法是...

matlab 均值

说明：k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代...

matlab KMeans 函数

说明：蚁群聚类数据data.txt;蚁群聚类详细解释 如 [N,n]=size(X);      % N =测试样本数;n =测试样本的属性数; K = 4;              % K = 组数;  R = 100;            % R = 蚂蚁数;  t_max = 1...

matlab 算法 群聚

说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

matlab 分割 图像 方法 使用

说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

matlab 算法 网络 Kohonen 基于 入侵