matalb k-means函数使用方法(附一个很好的k-means参考博客)

    xiaoxiao2021-03-25  105

    这是我看到的一篇良心文章啦~有问题可以直接去请教博主~http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/52249195

    首先得说,虽然matlab提供了KMeans函数,但是matlab的KMeans聚类好慢,真的好慢!

          K-means算法是硬聚类算法 ,是典型的基于原型的目标函数 聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和 准则函数作为聚类准则函数     K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法:       Idx=Kmeans(X,K)       [Idx,C]=Kmeans(X,K)        [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K)        [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)        […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍:        X :N*P的数据矩阵        K: 表示将X划分为几类,为整数        Idx :N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号        C: K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置       sumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和       D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离       […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…)       这其中的参数Param1、Param2等,主要可以设置为如下:       1. ‘Distance’(距离测度)         ‘sqEuclidean’ 欧式距离(默认时,采用此距离方式)         ‘cityblock’ 绝度误差和,又称:L1         ‘cosine’ 针对向量         ‘correlation’  针对有时序关系的值         ‘Hamming’ 只针对二进制数据       2. ‘Start’(初始质心位置选择方法)         ‘sample’ 从X中随机选取K个质心点         ‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心         ‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本(此方法初始使用’sample’方法)          matrix 提供一K*P的矩阵,作为初始质心位置集合       3. ‘Replicates’(聚类重复次数)  整数                    这个博客很好,忘记了就参考这个! 深入浅出K-Means算法- .NET   http://www.csdn .Net /article/2012-07-03/2807073-k-means
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