MATLAB实现Kmean算法的newff函数教程
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更新于2024-10-31
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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。
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