说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（ 1）用 p
肘部法则–Elbow Method我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)，那么，对于一个簇，它的畸变程度越低，代表簇内成员越紧密，畸变程度越高，代表簇内结构越松散。 畸变程度会随着类别的增加而降低，但对于有一定区分度的数据，在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善，之后缓慢下降，这个临界点就可
Expectation Maximization）算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF为： x是维度为d的列向量，u是模型期望，Σ是模型方差。在实际应用中u通常用样本均值来代替，Σ通常用样本方差来代替。很容易判断一个样x本是否属于类别C。因为每个类别都有自己的u和Σ，把x代入（1）式，当概率大于一定阈值时我们就认为x属于C类。 从几何上讲，单高
作者：朗朗天下
1．Matlab中相关函数介绍
pdist函数
metric’取值如下：
‘euclidean
确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
原创
2021-05-19 23:42:49
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Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值
原创
2022-09-04 00:36:36
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7275确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
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2021-05-12 14:16:02
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原创
2023-06-22 08:00:29
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1. 层次聚类1.1 层次聚类的原理及分类1）层次法（Hierarchicalmethods）：先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层
度import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfr...
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2022-11-02 09:47:31
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在上一讲中，我们讲述了针对样本进行聚类的分析方法-Q型聚类。今天我们将详细讲解针对变量数据进行的聚类分析——系统聚类之R型聚类。 我们要将数据变量进行聚类，但不知道要分成几类，或者没有明确的分类指标的时候，就需要用到R型聚类。R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。 还是运用上一讲的数据，以下为31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指
%% 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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K均值聚类算法（K-means）聚类分析主要过程Kmeans.mkmeans1.mK_means2.mK_means.m表格资料全部资料 聚类分析主要过程（1）将数据展绘
% 随机生成3个中心以及标准差
s = rng(5,'v5normal');
mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1;
sigma = round(rand(3,2)*40)/10+1;
X = [m
一、定义聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。二、算法流程K-means聚类的算法流程：指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）;随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心 （不一定要是我们的样本点）;计算其余的各个数据
一、聚类1.准备工作（1） 研究目的聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性，不同类别的个体差异比较大。（2） 数据类型1）定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。2）定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。PS：SPSSAU会根据数据类型自动选择聚类方法。K-modes聚类：数据类
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2023-08-27 18:24:26
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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
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
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}；{
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
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
