采用K-means聚类,实现多维矩阵的聚类,并进行可视化展示(matlab).rar
采用K-means聚类,实现多维矩阵的聚类,并进行可视化展示(matlab).rar
我的数据是115*64维的,需要进行聚类操作,于是自己动手进行了实验,运用的是matlab语言,最后选取部分进行可视化展示,效果还不错。(代码注释完整)
基于K均值(Kmeans)的数据聚类可视化,matlab代码,
Y=pdist(X); % 计算X内向量两两间距离 Y=squareform(Y); % 将距离整理成矩阵形式(对称矩阵,且对角线为0) Z=linkage(Y); % 分层聚类 dendrogram(Z); % 可视化
K均值聚类的理解和实现 1. 距离的测度 1.1 欧式距离 1.2 马氏距离 1.2.1 利用马氏距离对数据进行归一化 1.2.2 利用马氏距离进行分类 2. K均值的基本理论 2.1 K均值的原理和实现 2.2 K均值的缺点 2.3 K均值改进 3. ...
设定的参数名(Param名)说明默认值交叉比例0.8算法中止的最大迭代次数100种群规模20变异概率0.2当适应度函数达到设定的值时算法中止当超过StallGenLimit代适应度函数为改善时,算法中止50。
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