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matlab聚类分析及例题,聚类分析重心法例题计算过程

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谁用matlabto do聚类algorithmmatlab找到了聚类 -3/中的离群点？聚类分析Methodmatlab代码及具体调试过程？如何用Matlab计算聚类算法的正确率？我把Kmediods matlab的代码贴出来，大家可以研究一下functionlabelkmedoids(数据，

1、 聚类 分析方法的 matlab代码和具体的调试过程?其中一种就...x2zscore(x )；y2pdist(x2 )；z2 link age(y2)；c2cophenet(z2，y2)；tcluster(z2 ， 6)；hden program(z2)；这些都是matlab中的函数 ， 把你要分类的数据赋给X就行了，X我会把Kmediods matlab的代码贴出来 。你要研究FunctionalLabelkmedoids (data，start _ data)% kmedoids中心点算法函数?ta to be 聚类的数据集 。每行是一个样本数据点% k聚类number % start _ data聚类初始中心值 ， 每行是一个中心点，有cluster_n行%class_idx 聚类 results 。

k)；dist_temp2zeros(n ， k)；lastzeros(n ， 1)；A0；B0；ifnargin3centroidstart _ dataelsecentroiddata(randsample(n，k)，:)；endfora1:ktemp1ones(n，1)*质心(a，)；dist_temp1(:，

2、 matlab中怎么用 聚类方法找到野值点In聚类分析，K-means 聚类算法是无监督分类中的基本方法，也称为C-kmeansalgorithm 。它的基本思想是:用迭代法逐个更新 。直到获得聚类的最佳结果 。\x0d假设样本集分为c类，算法如下:\x0d(1)适当选取c类的初始中心；\x0d(2)在第k次迭代中 ， 对于任何样本，

【matlab聚类分析及例题,聚类分析重心法例题计算过程】将样本归入距离最短的中心所在的类 ， 用均值等方式更新该类的中心值 。\x0d(4)对于所有的c 聚类 centers，如果通过(2)和(3)中的迭代方法更新后 ， 值保持不变，则迭代结束，否则迭代继续 。\x0d，这里有一个作者写的两类程序，可以作为函数调用 。\x0d%%function%产生随机性 。clca10 *(1:2:9)；b))、200]；idxrandperm(200)；forn1:5X(idx((b(n) 1):b(n 1))，:)unifrnd(a(n)，a(n) 10 ， b(n 1)b(n)，3)；end %聚类Zclusterdata(X，

5);% drawing for 1:5Y(n，:)mean(X(Zn ， :)；endscatter3(X(:，1)，X(: ， 2)，X(: ， 3)，10 ， Z)；holdonplot3(Y(:，1)，Y(: ， 2)，Y(:，3)， rp  ，  markerfacecolor，r  ，  markersize，10).

0,sort(randint(1,[1建议看看Kmean 聚类算法 。原理相当于一个传教士的故事 。有一群N个传教士 ， 分散在一个城市的各个区域传教，城里的每个人都去最近的传教士所在的位置 。下一次，为了照顾更多的人 ， 传教士会按照上次拜访他的所有人的平均位置(相当于当前位置的重心)来传教 ， 人们会根据自己的距离来考虑去哪个传教士那里 。最后稳定下来(收敛到你想要的条件或者次数)，各个区域就划分好了 。
3、 matlab如何用欧式距离对坐标点进行 聚类 分析

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