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

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料亲测可用， 谢谢支持。

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

算法描述：K均值算法： 给定类的个数K，将N个对象分到K个类中去， 使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。

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算法讲解

k-means聚类算法，演示效果，可调节k值

改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现点云聚类算法_改进k-means_k-mean_K._源码.zip

可以看看 其中要加入输入输出 只需要加入 cin《《path cout《《path 就可以运行得到自己的结果