使用方法:[means, c] = KNMCluster(k, indata)。KNMCluster是K-means聚类算法的实现,需要输入初始簇数k和聚合数据indata。返回的means是最终聚类的均值,而c是一个结构体,每个均值具有Clust1、Clust2等字段。该程序借鉴了Mathworks上Sara Silva的shuffle程序,感谢她的贡献。
KNMCluster 计算输入数据的均值和相关聚类
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步骤一:数据准备
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步骤二:使用DBSCAN进行聚类
在数据加载完成后,使用DBSCAN函数对数据进行聚类。相比k-means聚类,DBSCAN在处理非凸分布数据以及噪声点方面表现更佳。
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