基于MATLAB的Kmeans自动寻找最佳聚类中心App
来自：健康知识 更新日期：早些时候
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基于MATLAB的K-means自动寻找最佳聚类中心的App是一款实用工具，它解决了K-means算法在聚类应用中的关键问题——确定最佳聚类数K。这款App不再依赖于过时的GUI制作，而是采用MATLAB App Designer进行升级，适用于2016年及后续版本，提供更为稳定和灵活的用户体验。
以下是App的主要操作流程：首先，用户可以导入需要聚类的二维或三维数据，如3019组经纬度数据或100组三维数据。在App中，点击“加载数据”选择Excel文件，然后通过"手肘法计算k值"按键，根据数据自动生成不同K值下的聚类偏差图，帮助用户直观地找到最佳聚类数。接着，用户输入设置如聚类次数、数据维度和坐标轴信息，最后点击“K-means聚类”按钮，App将输出聚类结果，包括图形文件、分类结果的Excel文件以及多种格式的分类结果图和偏差图。
无论是二维还是三维数据，该App都提供了直观的操作界面和简便的步骤，极大地简化了K-means算法的使用过程。此外，如需获取App安装包，用户可以通过赞赏（80元及以上）获取，并通过微信公众号联系开发者郭志龙获取安装包和相关帮助。尽管开发工作需要投入，但作者郭志龙表示，理解并期待用户的使用体验。
基于MATLAB的Kmeans自动寻找最佳聚类中心App视频
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井林韩function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k )[num,~]=size(data);ind = randperm(num);ind = ind(1:k);centers = data(ind,:);d=inf;labels = nan(num,1);while d>0 labels0 = labels;dist = pdist2(data, centers);[~,labels] = min(dist,[],2);d= sum(labels0...
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17327036606：matlab自带的kmeans代码可在哪看,它初始点选择使用参数sample,这个具体...
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17327036606：matlab程序关于k均值的means的
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17327036606：matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别
井林韩kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的，他是在你给定所分的类数后，保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的，它把每一个个元素视为一类，然后距离最短的两类合为一类，逐渐合并合所有元素并成一个大类。K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分...
17327036606：matlab中kmeans聚类怎么计算到聚类中心的距离?
井林韩class_distance=distance(desc,C); %distance是编写的计算距离的函数，[min_distance,min_index]=min(class_distance,[],2)；for n=1:K ventor(n)=length(find(min_index==n));end 这样ventor就是一个1*n的行向量，每列的值就是距离第几个质心最近的次数。我也是在学习这个，希望可以帮到...
17327036606：matlab数据太大kmeans算不出来
井林韩1、将数据的存储类型从double类型转换成single类型，可以节省一半的空间。2、避免使用高维矩阵。当数据量很大时，使用高维矩阵无疑是雪上加霜，可以考虑使用多个低维矩阵。3、及时清理不用变量，特别是大数据矩阵。及时清理可以腾出空间，同时，在生成矩阵的时候最好一次性申请足够的空间，不要在程序运行的...
17327036606：matlab 中 k-means算法中的 ind=ceil(n*rand(1,k))是什么意思 输出的是...
井林韩首先因为是k个分类 rand(1,k)，产生一行k列随机数 为了找出k个初始列，将0到1，扩展到0到n n*rand(1,k)最后由于你取列那肯定是要整数吧，所以 ceil（n*rand(1,k)）向上取整。也就是说，你 ind 产生的是n个类中选k个作为初始分类种子 对这句话解释的非常详细了吧 ...
17327036606：能帮忙解释下嘛,这个MATLAB的KMEANS算法
井林韩K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。2、用前C个样本作为初始聚类中心。3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表...
17327036606：我用matlab自带的kmeans函数聚类一幅遥感图像,聚类结果是一幅灰度图...
井林韩可能是聚类后的图像数据不匹配，用如下代码试试 iidx = uint8(iidx);level = graythresh(iidx);imageout = im2bw(iidx,level);imshow(imageout);
以下是App的主要操作流程：首先，用户可以导入需要聚类的二维或三维数据，如3019组经纬度数据或100组三维数据。在App中，点击“加载数据”选择Excel文件，然后通过"手肘法计算k值"按键，根据数据自动生成不同K值下的聚类偏差图，帮助用户直观地找到最佳聚类数。接着，用户输入设置如聚类次数、数据维度和坐标轴信息，最后点击“K-means聚类”按钮，App将输出聚类结果，包括图形文件、分类结果的Excel文件以及多种格式的分类结果图和偏差图。
无论是二维还是三维数据，该App都提供了直观的操作界面和简便的步骤，极大地简化了K-means算法的使用过程。此外，如需获取App安装包，用户可以通过赞赏（80元及以上）获取，并通过微信公众号联系开发者郭志龙获取安装包和相关帮助。尽管开发工作需要投入，但作者郭志龙表示，理解并期待用户的使用体验。
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