求自适应K-means聚类AlgorithmmatlabInmatlab算法用例/我不明白邱解释说直译是拟合工具 ， 神经网络是方法聚类模式识别是要做的事情 。我的理解是神经网络可以用于预测，模式识别，聚类，fittingtools是MATLAB的一个工具箱，模式识别和分类是以原始数据为基?。?学习和训练网络来预测新的数据源，通过预测结果来确定属于哪一类 。
1、 matlab的题目,利用K均值算法对以下30个点集合实施 聚类 。这种问题显然是个棘手的问题 。是老师布置的作业吗？建议你自己认真做 。如果你有具体的问题，我想会有很多人帮助你的 。但不是帮你偷懒 。我帮你改正了 。从你犯的错误来看，你的编程水平还处于初级阶段 。希望我花的时间对你的编程有帮助 。作为一名大学老师，我经常发现我的学生根本不看批改过的作业 。我希望你不是 。建议你给我写个帖子，说说我改了什么，为什么要这样改 。
2、用MATLAB实现k-means算法数据data随机产生100个数 。分成两类,即k...%随机获取100个点x3、 matlab里的 kmeans算法使用案例不理解丘解释【matlab kmeans聚类分析,kmeans聚类分析结果怎么看】[idx ， sumd，d] kmeans (data， dist ， sq euclidean，rep ，4)等号右边:kmeans:k mean 。欧洲距离百度‘rep’是多少 ， 4 聚类重复4次，因为需要重复计算直到选出最佳结果，所以等号左边最多重复4次:Idx是你的聚类 symbol C是聚类以及之后质心的位置，sumD是所有点到质心的距离之和 ， D是每个点到所有质心的距离 。例如，在下图中，输入数据data是所有的点，k-means 聚类的输出结果是所有的数据被分成三类，聚类的标签是红绿蓝，每一类都有自己的质心(大点) 。
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