K均值聚类算法实验结果分析

其中，SVM的预测函数如下：

function Y_pred = svm_predict(X, Y, C,K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集划分为K gamma, bias)
% 使用SVM模型进行预测

% 参数说明：
% X: 特征矩阵
% Y: 标签向量
% C: 惩罚参数
% gamma: 核函数参数
个簇，并且每个簇的中心是簇中所有点的平均值。对于给定的K值和初始 % bias: 偏置值

if isempty(Y)
Y = ones(size(X, 1), 1);
end簇中心，K均值聚类算法通过迭代的方式将每个数据点分配到最近的簇中

Y_pred = zeros(size(X, 1), 1);
for i = 1:size(X, 1)
kernel，并且重新计算簇中心。直到簇中心不再发生变化，算法收敛为止。

在 = zeros(size(Y));
for j = 1:size(Y, 1)
kernel(j) = exp(-gamma * norm(X(i,:) - X(j,:))^2);
end
Y_pred(i) = sum(Y .* C .* kernel) + bias;
end实验中，我们需要选择合适的K值和初始簇中心。选择K值的方法可以使用肘部法则
end

希望这个代码对您有所帮助！