c聚類演算法matlab

❶ 聚類演算法matlab語言怎麼敘述

聚類演算法1. 劃分法(partitioning methods)：給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。而且這K個分組滿足下列條件：（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；對於給定的K，演算法首先給出一個初始的分組方法，以後通過反復迭代的方法改變分組，使得每一次改進之後的分組方案都較前一次好，而所謂好的標准就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀錄越遠越好。使用這個基本思想的演算法有：K-MEANS演算法、K-MEDOIDS演算法、CLARANS演算法； 2. 層次法(hierarchical methods)：這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。例如在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。代表演算法有：BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；

❷ 聚類分析中有哪些演算法是不用事先確定分類數的，最好是matlab上能用的

除了模糊C值聚類，其他的聚類方法如：傳遞閉包法，直接聚類法都不用事先確定分類數，不過這些方法matlab上沒有現成的函數，需要自己編程，10來行代碼就解決了，不要偷懶哦！只有C值聚類有現成的函數fcm

❸ k均值聚類演算法、c均值聚類演算法、模糊的c均值聚類演算法的區別

k均值聚類：---------一種硬聚類演算法，隸屬度只有兩個取值0或1，提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」准則；
模糊的c均值聚類演算法：-------- 一種模糊聚類演算法，是k均值聚類演算法的推廣形式，隸屬度取值為[0 1]區間內的任何一個數，提出的基本根據是「類內加權誤差平方和最小化」准則；
這兩個方法都是迭代求取最終的聚類劃分，即聚類中心與隸屬度值。兩者都不能保證找到問題的最優解，都有可能收斂到局部極值，模糊c均值甚至可能是鞍點。
至於c均值似乎沒有這么叫的，至少從我看到文獻來看是沒有。不必糾結於名稱。如果你看的是某本模式識別的書，可能它想表達的意思就是k均值。
實際上k-means這個單詞最先是好像在1965年的一篇文獻提出來的，後來很多人把這種聚類叫做k均值。但是實際上十多年前就有了類似的演算法，但是名字不一樣，k均值的歷史相當的復雜，在若干不同的領域都被單獨提出。追尋演算法的名稱與歷史沒什麼意義，明白具體的實現方法就好了。

❹ matlab 聚類演算法如何取用最後一次迭代的結果

（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意一個樣本，求其到c個中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類，
（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。

❺ 如何編寫求K-均值聚類演算法的Matlab程序

在聚類分析中，K-均值聚類演算法(k-means
algorithm)是無監督分類中的一種基本方法，其也稱為C-均值演算法，其基本思想是:通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
假設要把樣本集分為c個類別，演算法如下:
(1)適當選擇c個類的初始中心;
(2)在第k次迭代中，對任意一個樣本，求其到c個中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類，
(3)利用均值等方法更新該類的中心值;
(4)對於所有的c個聚類中心，如果利用(2)(3)的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。
下面介紹作者編寫的一個分兩類的程序，可以把其作為函數調用。
%%
function
[samp1,samp2]=kmeans(samp);
作為調用函數時去掉注釋符
samp=[11.1506
6.7222
2.3139
5.9018
11.0827
5.7459
13.2174
13.8243
4.8005
0.9370
12.3576];
%樣本集
[l0
l]=size(samp);
%%利用均值把樣本分為兩類，再將每類的均值作為聚類中心
th0=mean(samp);n1=0;n2=0;c1=0.0;c1=double(c1);c2=c1;for
i=1:lif
samp(i)<th0
c1=c1+samp(i);n1=n1+1;elsec2=c2+samp(i);n2=n2+1;endendc1=c1/n1;c2=c2/n2;
%初始聚類中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;
c11=c1;c22=c2;
%聚類中心while
t==0samp1=zeros(1,l);
samp2=samp1;n1=1;n2=1;for
i=1:lif
abs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)
samp1(n1)=samp(i);
cl1=cl1+samp(i);n1=n1+1;
c11=cl1/n1;elsesamp2(n2)=samp(i);
cl2=cl2+samp(i);n2=n2+1;
c22=cl2/n2;endendif
c11==c1
&&
c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;
c1=c11;c2=c22;
end
%samp1,samp2為聚類的結果。
初始中心值這里採用均值的辦法，也可以根據問題的性質，用經驗的方法來確定，或者將樣本集隨機分成c類，計算每類的均值。
k-均值演算法需要事先知道分類的數量，這是其不足之處。

❻ 模糊 C 均值聚類 FCM 演算法MATLAB代碼問題（還有一周就要答辯了，求解答啊）

我也做這個

❼ matlab中聚類演算法

聚類分析的概念主要是來自多元統計分析，例如，考慮二維坐標繫上有散落的許多點，這時，需要對散點進行合理的分類，就需要聚類方面的知識。模糊聚類分析方法主要針對的是這樣的問題：對於樣本空間P中的元素含有多個屬性，要求對其中的元素進行合理的分類。最終可以以聚類圖的形式加以呈現，而聚類圖可以以手式和自動生成兩種方式進行，這里採用自動生成方式，亦是本文的程序實現過程中的一個關鍵環節。 這里所實現的基本的模糊聚類的主要過程是一些成文的方法，在此簡述如下： 對於待分類的一個樣本集U=,設其中的每個元素有m項指標，則可以用m維向量描述樣本，即：ui=(i=1,2,...,n)。則其相應的模糊聚類按下列步驟進行：1） 標准化處理，將數據壓縮至(0-1)區間上，這部分內容相對簡單，介紹略。(參[1])2） 建立模糊關系：這里比較重要的環節之一，首先是根據「距離」或其它進行比較的觀點及方法建立模糊相似矩陣，主要的「距離」有：Hamming 距離: d(i,j)=sum(abs(x(i,k)-x(j,k))) | k from 1 to m (| k from 1 to m表示求和式中的系數k由1增至m，下同)Euclid 距離: d(i,j)=sum((x(i,k)-x(j,k))^2) | k from 1 to m 非距離方法中，最經典的就是一個夾角餘弦法： 最終進行模糊聚類分析的是要求對一個模糊等價矩陣進行聚類分析，而由相似矩陣變換到等價矩陣，由於相似矩陣已滿足對稱性及自反性，並不一定滿足傳遞性，則變換過程主要進行對相似矩陣進行滿足傳遞性的操作。使關系滿足傳遞性的演算法中，最出名的，就是Washall演算法了，又稱傳遞閉包法（它的思想在最短路的Floyd演算法中亦被使用了）。 演算法相當簡潔明了，復雜度稍大：O(log2(n)*n^3)，其實就是把一個方陣的自乘操作，只不過這里用集合操作的交和並取代了原先矩陣操作中的*和+操作，如下：(matlab代碼)%--washall enclosure algorithm--%unchanged=0;while unchanged==0 unchanged=1; %--sigma:i=1:n(combine(conj(cArr(i,k),cArr(k,j)))) for i=1:cArrSize for j=1:cArrSize mergeVal=0; for k=1:cArrSize if(cArr(i,k)<=cArr(k,j)&&cArr(i,k)>mergeVal) mergeVal=cArr(i,k); elseif(cArr(i,k)>cArr(k,j)&&cArr(k,j)>mergeVal) mergeVal=cArr(k,j); end end if(mergeVal>cArr(i,j)) CArr(i,j)=mergeVal; unchanged=0; else CArr(i,j)=cArr(i,j); end end end %-- back--% for i=1:cArrSize for j=1:cArrSize cArr(i,j)=CArr(i,j); end endend

❽ 在matlab中做模糊C均值聚類（fcm）演算法如何體現初始隸屬度

它的程序裡面是用rand函數隨機初始化了一個矩陣N*c，然後對這個隨機矩陣進行歸一化，即滿足一行（也可能是列記不清楚了），反正是讓它滿足隸屬度的每個樣本屬於所有類隸屬度為1的條件。用這個矩陣進行初始化，計算新的中心 新的隸屬度 新的中心。。。。 知道滿足閾值。matlab裡面自己有函數一招就能找到

❾ 怎麼用Matlab計算聚類演算法的正確率問題

我把K-mediods的matlab代碼貼出來，你好好學習一下
function label = kmedoids( data,k,start_data )
% kmedoids k中心點演算法函數
% data 待聚類的數據集,每一行是一個樣本數據點
% k 聚類個數
% start_data 聚類初始中心值,每一行為一個中心點,有cluster_n行
% class_idx 聚類結果,每個樣本點標記的類別
% 初始化變數
n = length(data);
dist_temp1 = zeros(n,k);
dist_temp2 = zeros(n,k);
last = zeros(n,1);
a = 0;
b = 0;
if nargin==3
centroid = start_data;
else
centroid = data(randsample(n,k),:);
end
for a = 1:k
temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:);
dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);
end
[~,label] = min(dist_temp1,[],2);
while any(label~=last)
for a = 1:k
temp2 = ones(numel(data(label==a)),1);
temp3 = data(label==a);
for b = 1:n
temp4 = temp2*data(b,:);
temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2);
dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1);
end
end
[~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1);
last = label;
centroid = data(centry_indx,:);
for a = 1:k
temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:);
dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);
end
[~,label] = min(dist_temp1,[],2);
end
end

❿ 有誰用matlab做過聚類演算法

分類演算法，參數分別為G（相似度矩陣），r（鄰居門限），lambda（類門限），返回值A，一個cell數組，每個元素是一個向量，包含了一個類的所有元素。
function A=BFSN_Algorithm(G,r,lambda)
%廣度優先搜索鄰居的聚類演算法實現
%G為相似度矩陣
%r和lambda為參數
%r為鄰居門限，相似度大於r即為鄰居
%lambda門限
%未分類元素對於某類的所有元素，如果是鄰居則令X(i)=1，否則為0.i為類元素的下標
%對X求和並除以類元素個數，若此值大於lambda門限，則該未分類元素屬於這類
%打開計時器
tic
%A為聚類結果
A={};
%k為分類計數
k=1;
%n為待分類元素個數
n=size(G,1);
%構建元素向量
member=1:n;
%只要member中還有未分類的元素就繼續循環
while numel(member)~=0
%從member中取出一個元素a
a=member(1);
%新建空類A並將a送入Ak類
Ak=a;
%從member中刪除a
member(1)=[];
%掃描member中的所有元素
%queue為廣度優先搜索使用的隊列
%將a送入queue中
queue=a;
%已訪問過的元素
visited=zeros(1,n);
%如果隊列非空說明還有沒有檢驗過的鄰居
while numel(queue)~=0
%一個元素出隊
p=queue(1);
queue(1)=[];
%掃描member中所有元素
for count=1:numel(member)
%用member(count)作為待分類的元素
%p是從queue中取出,找到p的所有未訪問鄰居
if G(p,member(count))>r && visited(member(count))==0
%滿足if的member(count)是未訪問過的鄰居
%放入queue中
queue=[queue member(count)];
%member(count)已經訪問過了
visited(member(count))=1;
if sum(G(member(count),Ak)>r)/numel(Ak)>=lambda
%滿足if的元素屬於Ak類，根據lambda門限判斷
Ak=[Ak member(count)];
member(count)=-1;
end
end
end
%刪除member中已分類的元素
member(member==-1)=[];
end
%將Ak保存在cell數組A的第k個位置
A{k}=Ak;
%k指向下一個分類
k=k+1;
end
%關閉計時器
toc
由於編寫的時候比較倉促，應該有很大的優化的餘地。
plotAllClass.m
繪制已分類數據的圖形，參數：data元素數據，A分類表，一個cell數組，調用BFSN_Algorithm得到。
function plotAllClass(data,A)
%data:m行2列的矩陣，m行代表m個元素，
%第一列為每個元素的橫坐標
%第二列為每個元素的縱坐標
%A為分類列表，
%有c個元素的cell數組
%每個元素是一個向量
%包含了一個分類的所有元素在data中的行
%n=類別數
n=numel(A);
%繪圖圖案列表
style=['r*';'g*';'b*';'c*';'m*';'y*';'k*';...
'r+';'g+';'b+';'c+';'m+';'y+';'k+';...
'rs';'gs';'bs';'cs';'ms';'ys';'ks';...
'rp';'gp';'bp';'cp';'mp';'yp';'kp';...
'rh';'gh';'bh';'ch';'mh';'yh';'kh';...
'rd';'gd';'bd';'cd';'md';'yd';'kd';...
'ro';'go';'bo';'co';'mo';'yo';'ko';...
'rx';'gx';'bx';'cx';'mx';'yx';'kx';...
'rv';'gv';'bv';'cv';'mv';'yv';'kv';...
'r<';'g<';'b<';'c<';'m<';'y<';'k<';...
'r>';'g>';'b>';'c>';'m>';'y>';'k>';...
'r^';'g^';'b^';'c^';'m^';'y^';'k^';...
'r.';'g.';'b.';'c.';'m.';'y.';'k.'];
figure;
hold on;
for count=1:n
plot(data(A{count},1),data(A{count},2),style(count,:));
end
hold off;
這個函數最多能夠繪制91個類別，如果有超過91個類，函數會出錯。
show.m
包含了一個完整的流程，包括數據生成，相似度矩陣生成，分類，類別繪制。
%show.m
data=rand(200,2);
figure;
plot(data(:,1),data(:,2),'+');
G=createSimiR(data);
A=BFSN_Algorithm(G,0.95,0.95);
plotAllClass(data,A);