MATLAB实现Kmean算法的newff函数教程

资源摘要信息:"New folder_NEW_MATLABnewff函数_" 标题中提到了"NEW_MATLABnewff函数"，这很可能是对MATLAB（矩阵实验室）中一个函数的命名，具体来说是newff函数。在MATLAB中，newff是神经网络工具箱中用来创建一个前馈神经网络的函数。尽管标题中存在一些不明确的字符（可能是文件名后缀），但从上下文可以推断出newff函数是用户想要了解的内容。而"Kmean"在描述中被提及，虽然它不是标题的一部分，但它代表了另一种常见的数据聚类算法——K均值算法。 在MATLAB中，newff函数是用于创建标准的前馈神经网络（feedforward neural network），这种网络通过调整权重和偏置来逼近一个函数。前馈神经网络是最常见和简单类型的神经网络，它按照输入、隐藏层（一个或多个）和输出层的顺序进行信号传递。newff函数允许用户指定网络的结构，例如输入和输出层的神经元数量，以及一个或多个隐藏层的大小和传递函数。 newff函数的基本调用格式如下： ```matlab net = newff(PR,[S1 S2 ... SN],{TF1 TF2 ... TFM},BTF,BLF,PF,IPF,OPF) ``` 其中，各个参数的含义如下： - PR：输入向量和目标向量的范围矩阵。 - [S1 S2 ... SN]：各层神经元的数量，其中S1对应于输入层后的第一个隐藏层，SN对应于输出层。 - {TF1 TF2 ... TFM}：各层的传递函数，例如 'tansig'（双曲正切S型传递函数）或 'logsig'（对数S型传递函数）。 - BTF：神经网络的训练函数，如 'trainlm'（Levenberg-Marquardt训练函数）。 - BLF：权值/偏差的学习函数。 - PF：性能函数，如 'sse'（平方和误差）。 - IPF：输入前处理函数。 - OPF：输出后处理函数。 例如，如果你想要创建一个具有20个神经元的隐藏层，以及一个具有10个神经元的输入层和一个输出层的简单前馈神经网络，可以使用newff函数进行如下定义： ```matlab net = newff([0 1; -1 1], [10 20 1], {'tansig' 'logsig' 'purelin'}, ... 'trainlm', 'learngdm', 'sse', 'mapminmax', 'mapminmax'); ``` 这个例子中的newff函数创建了一个网络，其中输入层有10个神经元，一个隐藏层有20个神经元，输出层有1个神经元，并且使用了训练函数 'trainlm' 和学习函数 'learngdm'。 使用newff函数所创建的网络可以用于各种应用，包括函数逼近、时间序列预测、分类和聚类等。但是值得注意的是，MATLAB的神经网络工具箱在2010a版本之后就不再推荐使用newff函数，因为该版本之后的MATLAB开始推荐使用新一代的网络创建和训练函数，如feedforwardnet、patternnet等。 关于"Kmean"的描述，它是指K均值聚类算法。这是一种无监督学习算法，用于将n个数据对象根据其属性分成k个簇，使得同一个簇中的对象之间的相似度较高，不同簇中的对象相似度较低。K均值算法通过迭代更新每个簇的中心点（即簇的均值）来最小化簇内的方差。 在MATLAB中，可以使用内置函数kmeans来执行K均值聚类。该函数的基本语法是： ```matlab idx = kmeans(X, k, Name, Value) ``` 这里，X是数据矩阵，k是要形成的簇的数量，idx是每个数据点所属簇的索引，Name和Value是可选参数，用于指定算法的执行细节，如迭代次数、初始簇中心等。 综上所述，文件的标题和描述反映了用户想要学习和了解的两个主题：一是MATLAB中创建前馈神经网络的newff函数，二是数据聚类中的K均值算法。虽然文件名称列表“New folder (2)”并未提供直接信息，但从上下文可以推测，这可能是一个文件夹名称，其中包含了相关的MATLAB代码示例或教程。