基于 K-means 的C 均值动态聚类matlab实验,要求有如下指标: (1)迭代过程中,每一轮迭代、每一类样本的总数、错分的个数、相应的错误率; (2)画图展示每一轮迭代中,这几个类别的类中心与上一次类中心的总误差变化趋势。 (一般来说,是随着迭代次数增加而快速减小的),或者称为纵坐标为在其上进行聚类的准确率。 (3) 在图中做出每一轮迭代中,类中心点和不同类别归属。可以用不同颜色、不同标记。
时间: 2023-06-02 07:06:30 浏览: 87
好的,我会尽力回答你的问题。基于 K-means 的 C 均值动态聚类是一个很有趣的研究方向。对于你的问题,以下是我的回答:
1. 我可以为你提供每轮迭代、每个类别的样本总数、错分的数量以及相应的错误率。K-means 聚类的迭代过程中,每轮迭代会根据类中心将样本进行归类,然后根据归类结果重新计算类中心,并反复迭代直到收敛。在迭代过程中,每一轮迭代都可以记录每个类别的样本总数和错分的数量,从而计算出相应的错误率。
2. 我们可以画出每一轮迭代中,这几个类别的类中心与上一次类中心的总误差变化趋势。一般来说,误差会随着迭代次数增加而逐渐减小,这可以用一个折线图来展示。纵坐标可以表示误差变化,横坐标表示迭代次数。我们可以用不同的颜色或标记来表示不同的类别。
3. 在图中,我们可以做出每一轮迭代中,类中心点和不同类别归属。这可以用一个散点图来展示。不同类别的点可以用不同的颜色或标记来表示,类中心点可以用一个特殊的符号来表示。这样可以直观地展示每个点的归属情况和类中心的位置。
希望我的回答能够对你有所帮助。请告诉我是否还有其他问题需要解答,我会尽力回答。
相关问题
k-means均值聚类matlab
在MATLAB中,可以使用自带的kmeans函数来实现k-means均值聚类算法。你可以通过设置分类数量并调用kmeans函数来进行聚类操作。首先,你需要设置要生成的聚类数量,然后调用自己编写的kmeans_func函数,该函数里面实现了k-means聚类算法的原理推导和具体实现步骤。在该函数中,首先从数据集中随机选择一些点作为初始聚类中心点,然后迭代计算每个数据点到各个聚类中心的欧氏距离,根据欧氏距离将数据点分配到最近的聚类中心,然后根据分配结果更新聚类中心,重复以上步骤直到满足终止条件(最大迭代次数或中心变化阈值)。最后,返回聚类结果和聚类中心。同时,你也可以在MATLAB中找到其他存档的k-means聚类算法代码,这些代码可能有不同的实现和优化方式。,,<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_37904531/article/details/128839657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab中存档算法代码-K-Means-Clustering:k-均值聚类的非常基本的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38698863/19010196)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【聚类分析】 MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/130997638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
k-means聚类 matlab
回答: 在Matlab中实现k-means聚类算法主要有以下几个步骤。首先,准备好需要进行聚类的数据。可以将数据存储在一个矩阵中,例如x = [1, 2, 3; 2, 3, 4; 2, 3, 2; 5, 6, 7; 6, 7, 8; 5, 6, 5。然后,确定聚类的数量k,例如k = 2。接下来,调用Matlab中的kmeans函数来运行k-means算法,传入数据和聚类数量作为参数,例如[idx, C = kmeans(x, k)。最后,可以通过散点图将聚类结果进行可视化,使用不同的颜色或标记来表示不同的聚类编号,例如使用scatter函数和hold on来实现可视化。另外,如果你想自己编写k-means聚类函数,你可以按照如下步骤进行:首先,随机选择k个初始聚类中心点。然后,迭代计算每个点到聚类中心的欧氏距离,将每个点分配到距离最近的聚类中心。接下来,计算新的聚类中心,将属于同一聚类的点的均值作为新的聚类中心。然后,判断新的聚类中心和上一轮的聚类中心之间的距离和是否大于设定的阈值,如果大于,则继续迭代;否则,算法结束。最后,返回聚类结果和最终的聚类中心。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【聚类分析】 MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/130997638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_37904531/article/details/128839657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)