K-means算法是硬聚类算法
，是典型的基于原型的目标函数
聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离
作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和
准则函数作为聚类准则函数
K-means聚类算法采用的是将N*P的
文章目录1. 标准C-Means1.1. 基本思路1.2. 样本在类间调整思路1.3. 具体步骤1.4. 初始化类的方法1.4.1 选择代表点1.4.2 初始类划分2. IOSDATA2.1 简介2.2 算法流程2.2.1 符号释义2.2.2 算法步骤2.2.3 分裂操作2.2.4 合并操作3. 基于样本与核相似度的动态聚类算法3.1 C-Means与IOSDATA面临的问题3.2 具体步骤3.
matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist
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2024-03-11 10:56:35
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K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准)K-means聚类算法的一般步骤：初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心
%% step1: 清理运行环境 clc; clear; close all; %% step2: 读入数据 Iris = uiimport('iris.data'); Iris = cellfun(@(x) regexp(x,',','split'), Iris.iris,'UniformOutp ...
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2021-09-24 09:16:00
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Matlab模糊控制工具箱：第一步：用FIS设计模糊控制器第二部：连接到控制系统中进行仿真 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第一步：用FIS设计模糊控制器一：确定模糊控制器结构1: 确定输入、输出量实际：Edit-Add Variable二： 输入输出变量的模糊化1: 把输入输出的精确量转化为对应语言变量：{青年，中年，老年}；{
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2024-08-24 10:24:18
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fcm算法分析：1.算法中包含的参数： a.模糊因子expo(expo>1) b.最大迭代次数max_t c.迭代终止条件ε2.算法中包含的过程： a.目标函数 b.欧式距离 c.隶属矩阵 d.聚类中心 e.迭代过程还有 不要忘记！！初始化！！3.实现代码过程中需要写成子函数的部分： a.初始化函数initfcm() （主要实现隶属度矩阵的初始化） b.一次聚类过程stepfcm()（包含
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2023-10-25 16:45:59
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前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个
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2024-07-24 17:44:05
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本期是聚类方法的第二讲——系统聚类法，第一讲中实现了简化版的kmeans聚类算法：(注：原kmeans算法第37行存在bug，经群友“没有昵称”指出，已改正！)matlab自带的系统聚类函数linkage功能比较复杂，定义了各种样本距离和类间距离，对于初学者而言不容易掌握方法的精髓。今天实现的简化版的系统聚类仅实现了欧几里得距离和汉明距离两种点距离，以及最小距离作为类与类之间距离，更容易理解。系统
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2024-04-01 01:37:40
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一、理论聚类就是把东西聚在一起，那一定有一定的规则，相似等，后面会给出。聚类与分类的不同就是，聚类所要求的划分的类是未知的。聚类是这么定义的：将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇之间的对象很大的相异性。按照个体或样品(individuals, objects or subjects)的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性(homo
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2024-03-21 13:41:52
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Matlab聚类分析相关函数（一）pdist 使用方法：Y = pdist(X, ‘metric’) 表示用’metric’指定的方法计算矩阵X中对象间的距离。其中：矩阵X为 矩阵，可看作 个 输出的Y是包含距离信息的长度为 的行向量，由于距离的两两组合后的距离，所以由排列组合可知共有 下面是’metric’常用字符串值：字符串含义‘euclidean’欧式距离（默认）‘seuclidean
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2024-05-11 22:53:01
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序言K-means算法是非监督学习（unsupervised learning）中最简单也是最常用的一种聚类算法，具有的特点是:对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛。本文章介绍K-means聚类算法的思想，同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化（vectorization1）来计算，可能不是很直观但是
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2024-05-10 07:02:47
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matlab自带的系统聚类函数linkage功能比较复杂，定义了各种样本距离和类间距离，对于初学者而言不容易掌握方法的精髓。今天实现的简化版的系统聚类仅实现了欧几里得距离和汉明距离两种点距离，以及最小距离作为类与类之间距离，更容易理解。系统聚类法（自下而上）先将聚类的样本或变量各自看成一群，然后确定类与类间的相似统计量，并选择最接近的两类或若干个类合并成一个新类，计算新类与其他各类间的相似性统计量
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2024-04-07 12:02:46
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文章目录1、谱聚类概览2、谱聚类构图3、拉普拉斯矩阵4、切图聚类4.1RatioCut4.2Ncut5、总结流程 1、谱聚类概览谱聚类演化于图论，后由于其表现出优秀的性能被广泛应用于聚类中，对比其他无监督聚类（如kmeans），spectral clustering的优点主要有以下：1.过程对数据结构并没有太多的假设要求，如kmeans则要求数据为凸集。
2.可以通过构造稀疏similarity
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2024-04-30 18:38:56
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聚类分析和matlab实现一、定义 聚类分析又称群分析，是对多个样本(或指标)进行定量分类的一种多元统计分析方法。对样本进行分类称为Q型聚类分析，对指标进行分类称为R型聚类分析。区别聚类与分类聚类是将数据进行划分不同的类别，类别是未知的分类是将数据进行分配到不同的类别中，此类别是已知的二、Q型聚类分析1 样本的相似性度量 一个样本往往由多个变量进行描述。而当这些变量组合起来的时候：()，则可看成是
Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下： 方法一：直接聚类，
利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。
方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体
需要进行如下过程处理：（1）找
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2024-04-21 14:40:28
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。1. 密度聚类原理 DBSCAN是
上篇博客介绍的层次聚类，尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。优化算法BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法)：聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息，通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类，聚类特征树其实是一个具有两个参数分枝因子和类直径的高度平衡树；分枝因子规定了树的每个节点的子女的最多个数，而类直径体现了对这一类点的距离范围；非叶子
k-means聚类算法文章目录k-means聚类算法前言一、k-means聚类算法简介二、k-means聚类算法步骤三、代码实现总结前言k-means聚类算法是硬聚类算法的一种，即在n纬欧几里得空间把n个样本数据分为k类。首先根据用户要确定聚类的数目k,随机性的选取k个样本，把每一个对象成为一个种子，每一个种子代表一个类的中心，对其余的每个对象，采用近邻原则，将它们赋给最近的类。重新计算在每个类中
在数据压缩和数据分类中有一个很重要的算法叫聚类算法。 一个聚类表示在某一范数下距离最小的点的集合。 可以考虑取出每一类的均值作为这一类的代表。 取二范数来衡量两个向量的距离。 黄色字体：分类指标集； 蓝色字体：每一类的中心向量； 绿色字体：最终结果的衡量标准，要使它尽可能地小； 具体算法展示：初始化分类集，计算初始分类集的中心向量，计算初始状态下的Q值，将迭代次数t值为1；为每一个样本向量ai找和
