k-means.zip(matlab实现)

上传者: 42139878 | 上传时间: 2021-07-29 11:35:28 | 文件大小: 77KB | 文件类型: ZIP
matlab实现k-means算法。数据集包 含 150 个数据样本,分为 3 类,每类 50 个数据,每个数据包含 4 个属性。可通 过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度 4 个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa, Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。在本实验中,仅选取 Iris 数据集 的第三和第四个特征,即花瓣长度和花瓣宽度来对 150 个数据样本进行分类。 在 K-means 算法中,首先要指定 K 的大小,即数据应该分为多少类,为探究 此指标对算法的影响,我们一共进行四组实验,分别指定 K=2,3,4,5。其次需要 指定初始的中心点,在本实验中,初始的中心点为随机指定的,因此需要对实验 多次运行。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 12 个子文件 77KB ) k-means.zip(matlab实现)","children":[{"title":"k-means","children":[{"title":"5.jpg <span style='color:#111;'> 26.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3.jpg <span style='color:#111;'> 27.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"calcSqDistances.m <span style='color:#111;'> 242B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"4.jpg <span style='color:#111;'> 27.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Iris.txt <span style='color:#111;'> 3.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2.jpg <span style='color:#111;'> 27.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"plotCurrent.m <span style='color:#111;'> 662B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"runKMeans.m <span style='color:#111;'> 421B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"determineRnk.m <span style='color:#111;'> 297B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"KMeans_script.m <span style='color:#111;'> 112B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"recalcMus.m <span style='color:#111;'> 364B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Untitled.m <span style='color:#111;'> 222B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明