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Matlab函数kmeans:K-均值聚类_matlab中的kmeans会返回均值和标准差吗
作者:Gausst松鼠会 | 2024-05-04 17:33:39
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matlab中的kmeans会返回均值和标准差吗
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
使用案例:
da
ta=
5.0 3.5 1.3 0.3 -1
5.5 2.6 4.4 1.2 0
6.7 3.1 5.6 2.4 1
5.0 3.3 1.4 0.2 -1
5.9 3.0 5.1 1.8 1
5.8 2.6 4.0 1.2 0
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(da
ta,3,'dist','sqEuclidean','rep',4)
运行结果:
Idx =
1
2
3
1
3
2
C =
5.0000
3.4000
1.3500
0.2500
-1.0000
5.6500
2.6000
4.2000
1.2000
0
6.3000
3.0500
5.3500
2.1000
1.0000
sumD =
0.0300
0.1250
0.6300
D =
0.0150
11.4525
25.5350
12.0950
0.0625
3.5550
29.6650
5.7525
0.3150
0.0150
10.7525
24.9650
21.4350
2.3925
0.3150
10.2050
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4.0850
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