怎么用Matlab计算聚类算法的正确率问题
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发布时间：2022-04-22 18:36
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时间：2023-10-24 22:19
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下
function label = kmedoids( data,k,start_data )
% kmedoids k中心点算法函数
% data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点
% k 聚类个数
% start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行
% class_idx 聚类结果,每个样本点标记的类别
% 初始化变量
n = length(data);
dist_temp1 = zeros(n,k);
dist_temp2 = zeros(n,k);
last = zeros(n,1);
a = 0;
b = 0;
if nargin==3
centroid = start_data;
else
centroid = data(randsample(n,k),:);
end
for a = 1:k
temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:);
dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);
end
[~,label] = min(dist_temp1,[],2);
while any(label~=last)
for a = 1:k
temp2 = ones(numel(data(label==a)),1);
temp3 = data(label==a);
for b = 1:n
temp4 = temp2*data(b,:);
temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2);
dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1);
end
end
[~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1);
last = label;
centroid = data(centry_indx,:);
for a = 1:k
temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:);
dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);
end
[~,label] = min(dist_temp1,[],2);
end
end
请高手帮忙编写关于K—mediods算法的MATLAB程序用于处理Iris数据集的聚...
function label = kmedoids( data,k,start_data )kmedoids k中心点算法函数 data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点 k 聚类个数 start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行 class_idx 聚类结果,每个样本点标记的类别 初始化变量 n = length(data);dist_temp1 = zeros(...
如何利用matlab求r型聚类分析
距离用传统欧式距离，分成两类 [cidx2,cmeans2,sumd2,D2] = kmeans(X,2,'dist','sqEuclidean');P2 = figure;clf;[silh2,h2] = silhouette(X,cidx2,'sqeuclidean');从轮廓图上面看，第二类结果比较好，但是第一类有部分数据表现不佳。有相当部分的点落在0.8以下。分层聚类 eucD = pdis...
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matlab统计与机器学习工具箱中的7种聚类算法
k近邻搜索和半径搜索，用于查找最近邻点，适用于基于距离的查询。谱聚类（Spectral Clustering），基于图的聚类方法，能够发现数据中任意形状的聚类，利用低维表示进行更易分割的聚类。每种算法都有其独特的适用场景和特点，用户可以根据数据的特性以及研究目标来选择合适的聚类方法。在matlab中，诸如***...
matlab里的kmeans算法使用案例不理解丘解释
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c22=cl2/n2;endendif c11==c1 && c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;c1=c11;c2=c22;end samp1,samp2为聚类的结果。初始中心值这里采用均值的办法，也可以根据问题的性质，用经验的方法来确定，或者将样本集随机分成c类，计算每类的均值。k-均值算法需要事先知道分类的数量，这是其不足之处。
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