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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# ISODATA聚类算法Python代码
聚类算法是一种将数据集中的样本划分为若干个组或“簇”的无监督学习方法。ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）聚类算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式不断优化聚类结果。本文将介绍ISODATA聚类算法的基本原理，并提供一个Python代码示例。
## ISODATA聚类
原创
2024-07-18 09:31:26
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一、原理DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。x1是核心对象，x2由x1密度直达，x3由x1密度可
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2023-09-06 20:24:32
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第一部分是本科时候学数据挖掘时积累的。一.数据挖掘基础1.数据挖掘三个研究方向：统计学、数据库和机器学习。2.数据库系统和文件系统区别：都有存储，但前者查询处理和事务处理（原子性）以及并发控制；在磁带盘上的话只能顺序访问。3.并不是所有的东西都是数据挖掘,比如查询处理，专家系统、统计程序或者小型的数...
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2013-05-29 11:04:00
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1、如何理解K-Means算法？ 2、如何寻找K值及初始质心？ 3、如何应用K-Means算法处理数据？K-means聚类的算法原理K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始
文章目录DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==Matplotlib Pyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====python numpy 中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter（）绘制散点图==整
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2023-12-10 20:28:11
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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数据聚类 | Matlab基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类
原创
2024-06-14 07:19:15
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1. 与K-均值算法的比较–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活；–从算法角度看， ISODATA算法与K-均值算法相似，聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的；–ISODATA算法加入了一些试探步骤，并且可以结合成人机交互的结构，使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。 2. ISODATA算法基本步骤和思路（1） 选择某些初始
## Python ISODATA聚类实现流程
### 1. 理解ISODATA聚类算法
ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm）聚类是一种迭代式自组织数据分析技术算法，用于将数据集划分为不同的类别。它通过不断合并和拆分类别来优化聚类结果，具有较高的灵活性和自适应性。
### 2. 数据预处理
在进
原创
2023-11-28 05:35:00
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ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。
①初始化
设定控制参数：
c：预期的类数；
Nc：初始聚类中心个数（可以不等于c）；
TN：每一类中允许的最少样本数目（若少于此数，就不能单独成为一类）；
TE：类内各特征分量分布的相对标准差上限（大于此数就分裂）；
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2023-07-21 18:23:07
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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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聚类算法watermelon4.0.csv 西瓜数据集LVQ.pyK-means.pyGMM.pyAGNES.py（初始化30个不同颜色的簇）AGNES.py watermelon4.0.csv 西瓜数据集1,0.697,0.460
2,0.774,0.376
3, 0.634,0.264
4,0.608,0.318
5,0.556,0.215
6,0.403,0.237
7,0.481,0.1
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
??个人主页????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述文章来源：编辑 对用户进行分类，将每一类用户的负荷叠加，为每个类建立预测模型，如图3.3所示:编辑先采用聚类算法依据用电行为和习惯对用户进行划分，将具有相似用电习惯的用户分为同一类，同一类的用户的用电数据叠加在一起，再为每一类建立负荷
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
%% 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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