使用Matlab实现K-means算法的一维和二维版本

使用Matlab创建二维和三维思维图

在Matlab开发中，可以快速轻松地生成fMRI数据的二维和三维绘图。

Matlab 2 2024-07-27

Matlab实现K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，适用于数据分群和模式识别。在Matlab中实现K-means算法能够有效处理数据集，并生成聚类中心。通过迭代更新聚类中心和重新分配数据点，算法能够优化聚类结果。

Matlab 0 2024-08-22

K-means聚类算法的MATLAB实现

K-means是一种传统的计算K均值的聚类算法，因其计算复杂度低，而成为应用最为普遍的一种聚类方法。该算法通过将数据分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。K-means算法的核心思想是迭代地调整每个簇的中心（即质心），直到聚类结果收敛。

Matlab 0 2024-11-05

Plot2D3DVectorW: 使用 MATLAB 绘制带有箭头的二维和三维向量

Plot2D3DVectorW 是一个 MATLAB 函数，用于绘制带有箭头的二维和三维线向量，增强向量可视化效果。

Matlab 3 2024-06-30

MATLAB 中 K-Means 聚类算法的实现

本指南提供了 MATLAB 中 K-Means 聚类算法的详细实现，无需更改参数即可直接使用，同时提供了参数更改选项。

算法与数据结构 2 2024-05-30

一维和二维有限差分地震波模拟的Matlab、Python和Jupyter Notebook脚本集合

该包含用于一维和二维有限差分地震波模拟的Matlab、Python和Jupyter Notebook脚本。所有代码均经过严格测试，可直接运行。若在使用中遇到问题，欢迎与作者联系。

Matlab 1 2024-05-30

K-means聚类算法的三维可视化方法

K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的无监督学习方法，将数据点分为K个不同的簇。该算法通过迭代寻找最优簇中心，确保每个数据点到其所属簇中心的距离最小化。在三维空间中，K-means算法可以通过直观的颜色编码方式展示不同簇的数据点分布，从而帮助分析和评估其聚类效果。选择合适的K值、初始中心和数据分布假设是使用该算法时需要考虑的关键因素。

数据挖掘 2 2024-07-18

绘图函数调用格式总览——MATLAB绘制二维和三维图形的方式

绘图函数调用格式plot(x) ——默认自变量绘图格式，其中x为向量，纵坐标取值为x元素，横坐标为相应元素下标；plot(x,y) ——基本格式，根据y(x)的函数关系绘制直角坐标图，如果y是n×m的矩阵，则以x为自变量，绘制m条曲线；plot(x1,y1,x2,y2) ——多条曲线绘图格式。

Matlab 1 2024-07-29

Python实现K-Means聚类算法

介绍了如何使用Python编写K-Means聚类算法的实现代码，适合学习和参考。

算法与数据结构 2 2024-07-13