MATLAB 轮廓系数法分类代码

以下是一个基于轮廓系数法的分类代码示例。假设有一些数据点 $X$ 和它们的标签 $Y$，要将它们分为 $k$ 个类别。该代码使用了 MATLAB 自带的 silhouette 函数来计算轮廓系数。

% 假设数据点 X 和标签 Y 已经存在

% 设置分类数
k = 3;

% 用 k-means 算法进行聚类
[idx, C] = kmeans(X, k);

% 计算轮廓系数
s = silhouette(X, idx);

% 将轮廓系数平均值计算出来
mean_s = mean(s);

% 输出结果
fprintf('轮廓系数平均值为 %f\n', mean_s);

根据轮廓系数的定义，它的取值范围是 $[-1, 1]$，越接近 $1$ 表示聚类效果越好。因此，我们可以根据轮廓系数的平均值来评估聚类的效果。

相关问题

用matlab使用使用K-means对鸢尾花数据进行分类

好的，以下是使用 MATLAB 实现 K-means 对鸢尾花数据进行分类的步骤：

1. 载入数据

使用 MATLAB 自带的 load 函数载入鸢尾花数据集：

load fisheriris
X = meas;

2. 数据预处理

对数据进行标准化处理，使每个特征的均值为0，方差为1：

X = zscore(X);

3. 选择 K 值

通过手肘法或轮廓系数法等方法选择最优的 K 值。

这里我们假设已经确定了 K=3。

4. 运行 K-means

使用 MATLAB 自带的 kmeans 函数运行 K-means 算法：

[idx, C] = kmeans(X, 3);

其中 idx 是每个样本所属的类别标签，C 是每个类别的中心点。

5. 可视化结果

使用 MATLAB 自带的 scatter 函数将分类结果可视化：

gscatter(X(:,1), X(:,2), idx)
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3)
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids')

这样就可以得到一个图像，其中不同颜色的点表示不同的类别，黑色的叉号表示每个类别的中心点。

完整代码如下：

load fisheriris
X = meas;
X = zscore(X);
[idx, C] = kmeans(X, 3);
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx)
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3)
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids')

希望以上内容能对你有所帮助！

硬币识别技术matlab

### 使用 Matlab 实现硬币识别技术的方法

#### 图像预处理
为了有效识别硬币，首先需要对输入图像进行预处理。这一步骤通常包括灰度化、滤波去噪以及边缘检测等操作。

% 将彩色图像转换为灰度图
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 应用高斯模糊减少噪声并平滑图像
blurredImage = imgaussfilt(grayImage, 2);

上述代码展示了如何将原始RGB图像转化为灰度图像，并利用`imgaussfilt()`函数施加高斯滤镜以降低细节复杂度和去除不必要的干扰项[^1]。

#### 形态学操作与分割
接着执行形态学膨胀腐蚀变换来分离粘连在一起的目标物体；之后采用阈值分割法获取二值化的前景区域轮廓。

binaryImage = imbinarize(blurredImage); % 自动选取全局最佳阈值完成黑白反转
filledImage = imfill(binaryImage,'holes'); % 填充内部孔洞得到完整的圆形边界

这里使用了`imbinarize()`来进行自适应的二值化处理，而`imfill()`则负责填补因拍摄角度或光照条件造成的阴影部分缺失情况[^5]。

#### 特征提取及分类器训练
对于每一个疑似硬币的对象，测量其几何属性比如面积大小、周长长度乃至圆度系数作为判别依据之一。同时还可以引入颜色直方图统计特性辅助区分不同面额货币种类。

stats = regionprops(filledImage, 'Area', 'Perimeter');
areas = [stats.Area];
perimeters = [stats.Perimeter];

circularity = (4 * pi .* areas) ./ perimeters.^2;

此段脚本计算了各闭合曲线所包围区域内像素总数（即面积）、外缘路径总长（即周长），并通过公式得出近似程度指标——圆率[circularity]，以此评估目标形状是否接近理想中的标准圆形结构[^2]。

最后，在积累了足够的样本集基础上构建合适的监督式学习框架（如SVM、KNN等）用于最终决策环节：

trainingData = table([areas; circularities]', labels, ...
    'VariableNames',{'Features','Label'});
mdl = fitcknn(trainingData.Features, trainingData.Label,...
    'NumNeighbors',5,... 
    'Standardize',true);

这段程序片段说明了怎样把先前收集到的各种量化参数组合成特征向量形式喂给k最近邻算法(`fitcknn`)开展模式匹配工作，从而实现自动化辨识过程[^4]。