数据挖掘-K-Means聚类-算法原理.pdf

第14届认证杯数学建模二阶段C题处理数据，主要用于K-means聚类，大家可以结合博客内容，对经纬度坐标进行聚类。

计算机视觉学习20讲课程matlab源码，亲自测试可以使用。

基于K_means聚类的室内三维定位算法

提供了k-means多维数据的聚类分析matlab源代码代码

k-means聚类算法及matlab代码 数据挖掘实验 实验一：相似度、距离、最近邻分类器 1、实验目的 （1）理解相似度、距离的度量方式。 （2）理解最近邻分类器的工作原理。 2、实验内容 （1）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的欧氏距离计算函数 function dist = dist_E(x,y) （2）、实现任意给定两个相同维度的向量之间的夹角余弦相似度计算函数 function sim = sim_COS(X,Y) （3）、实现K最近邻算法 KNN算法思想 输入参数：k值、trainingSamples（训练数据集，MN矩阵，M为样本数，N为属性 数）、trainingLabels（训练数据集的分类标签0、1、2...，M1矩阵）, testingSample （测试数据，1*N矩阵） 输出参数：class（测试数据对应类别标签） 算法流程： 得到训练数据集trainingSamples的大小M，N 初始化Distance数组（M*1），用来存储每个训练样本与测试样本的距离。 对每一个训练样本trainingSamples(i,:)【for i=1:M】，计算其与测试样本

1 K-means算法 实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点 计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心 计算下一次迭代的聚类中心与当前聚类中心的差距 如4中的差距小于给定迭代阈值时，迭代结束。反之，至2继续下一次迭代 1.2 度量方式 根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需

k-means聚类算法，演示效果，可调节k值

用matlab开发的k-means聚类算法，每类用不同颜色绘制

改进kmeans算法matlab代码 通过K均值聚类对矢量进行量化： 整个代码库，图像和说明可在此存储库中找到。 加载图像： 1.1在本项目中，我们使用了NCSU工程大楼校园的图像，如下所示： 该图像已加载以下MATLAB代码（未读取）： ％1。加载图像（EB的视图）：I = imread（'ncsu.jpg'）; 图（1），imshow（I）; title（'原始输入RGB图像'）; 1.2然后，使用下面的MATLAB代码（rgb2gray）将输入的RGB图像转换为灰度图像： 从RGB转换为灰度图像：rgbI = rgb2gray（I）; Figure（2），imshow（rgbI）; title（'灰色图像'）; 1.3现在，为了简化数学，我们将图像调整为适当的尺寸，其中我们选择min {M，N}为2的幂，并且max {M，N}为2的幂的倍数。 在我们的例子中，我们取M = 512和N = 2X512。 我们正在使用以下MATLAB代码调整rgb图像的大小： ％处理图像以获取正确的尺寸％获取灰色图像的尺寸：[M，N] = size（rgbI）; ％将图像重塑为尺寸M = 512，N