matlab kmeans聚类-means聚类分析代码

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Matlab用k-means实现聚类算法
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Matlab基于K均值聚类的RBF神经网络
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没有数据文件哈:Unable to read file 'e:\yinjia\data\yearsun.dat'.
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加入CSDN,享受更精准的内容推荐,与500万程序员共同成长!用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k=2.代码-土地公问答
用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k=2.代码
用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k=2.代码
%随机获取100点X =[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]]; opts =statset('Display','final'); %调用Kmeans函数%X N*P数据矩阵%Idx N*1向量,存储每点聚类标号%Ctrs K*P矩阵,存储K聚类质位置%SumD 1*K向量,存储类间所点与该类质点距离%D N*K矩阵存储每点与所质距离; [Idx,Ctrs,SumD,D] =kmeans(X,2,'Replicates',2,'Options',opts); %画聚类1点X(Idx==1,1),第类本第坐标;X(Idx==1,2)第二类本第二坐标plot(X(Idx==1,1),X(Idx==1,2),'r.','MarkerSize',14)hold onplot(X(Idx==2,1),X(Idx==2,2),'b.','MarkerSize',14)%绘聚类点,kx表示圆形plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4) legend('Cluster 1','Cluster2','Center 1','Center 2','Location','NW') CtrsSumD
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