K均值

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顺序k均值算法实现
本项目通过分析不同背景舞者的动作模式,探寻舞蹈中肢体的语言,揭示舞者的动作特征。 该项目采用聚类技术(主要是k均值)分析动作模式,并使用k均值的变体——顺序k均值算法进行在线聚类,集成到实时交互式舞蹈表演组件中。 计算系统根据舞者的训练识别模式,形成反馈循环,促进舞者与机器的交流。该系统使用定制数据库,突出不同运动形式的差异,并重视运动选择过程。
K均值聚类算法
这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。
深入k-均值聚类
这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法,涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外,还分析了k-均值算法的优势和局限性,并讨论了如何优化算法性能,例如选择合适的k值和初始聚类中心点。
k均值算法的Matlab实现
k均值(K_average)是一种经典的聚类算法,用于将数据集划分为K个不同的组。在Matlab中,可以通过简单的代码实现这一算法,帮助用户快速分析数据模式。通过调整初始点的选择和迭代次数,可以优化算法的效果,适应不同类型的数据集。这种方法在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。
K均值聚类算法源码(MATLAB)
提供MATLAB实现的K均值聚类算法源码。
MATLAB编程示例-K均值算法示例
MATLAB编程示例-K均值算法示例。K-代表实现
K-均值算法测试数据集
用于K-均值算法测试的数据集,可包含各种特征和数据点,用于评估算法的聚类性能。
k均值聚类算法原理及步骤
输入:- 簇的个数k- 包含n个样本的数据集输出:- 各样本所属的k个簇算法步骤:1. 随机选择k个样本作为初始簇中心2. 循环:1. 将非中心点数据根据与各簇中心的距离划分到最近的簇中2. 在非中心点中随机选择一个样本3. 计算使用该样本代替原簇中心形成新簇的代价4. 如果新簇代价更低,则更新簇中心为该样本重复步骤2直到满足终止条件(如簇中心稳定)
Matlab实现K均值与模糊C均值聚类及其可视化
使用Matlab对随机生成的数据进行聚类分析,分别采用K均值聚类和模糊C均值聚类方法。 K均值聚类:* 距离计算方法:默认采用欧式距离(sqeuclidean),可选用曼哈顿距离(cityblock)、余弦距离(cosine)、相关系数距离(correlation)以及汉明距离(hamming,仅适用于二分类变量)。* 可选参数:'Streams'和'UseSubstreams',用于设置数据流,需重新设置数据。* 输出结果:* 各变量的簇心位置;* 簇内点到质心距离之和;* 各点在不同距离计算方法下到质心的距离;* 基于不同距离计算方法的聚类结果;* silhouette系数用于评估聚类合理性。 模糊C均值聚类:* 输出结果:* 聚类结果;* 各变量的簇心位置。 结果可视化:* 聚类图* 识别图* 三维分布图* 树状图* 平铺图
系统聚类k均值matlab算法改写版
该算法使用协方差矩阵计算总类内离散度矩阵,并利用本征分解求取最大特征值对应的特征向量,将原始数据投影到可分类特征空间中。通过排序特征值,选择最大特征值对应的特征向量构成变换矩阵,将原始数据转换到新的特征空间,实现聚类。