系統(tǒng)聚類分析課程設(shè)計(jì)-文庫吧資料
2025-01-19 16:33本頁面
【正文】 %將標(biāo)記數(shù)組賦值3，該點(diǎn)屬于第3類 %fsample3 = cat(1,fsample3,sample(i))。 num(2) = num(2) + 1。 flag(i) = 2。 case dis(2) %flag = cat(1,flag,2)。 fsample(1) = fsample(1) + sample(i)。 %%將標(biāo)記數(shù)組賦值1，該點(diǎn)屬于第1類 %fsample1 = cat(1,fsample1,sample(i))。 %%求到第4個(gè)聚類中心距離 mindis = min([dis(1) dis(2) dis(3) dis(4)])。 %%求到第2個(gè)聚類中心距離 dis(3) = abs(sample(i) ocentre3)。 dis(1) = abs(sample(i) ocentre1)。 for i = 1:m*n %a = 5 2。 num = zeros(4,1)。 %fsample4 = 0。 %fsample2 = 0。 %%選取第4類聚類中心sample = double(sample)。 %%選取第2類聚類中心ocentre3 = 220。 %%一個(gè)和sample等維數(shù)的標(biāo)記向量ocentre1 = 80。 %%分成4類t = 0。 %%讀取圖片的維數(shù)sample = reshape(sample,m*n,1)。 %%只能讀取三個(gè)波段sample = rgb2gray(Imag)。39。 Matlab 編程實(shí)現(xiàn)對于上述的Kmean算法用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)編程并調(diào)用數(shù)據(jù)小的圖片進(jìn)行聚類分析及編程是否正確性的檢測。這種算法的結(jié)果受到所選聚類中心的數(shù)目和其初始位置以及模式分布的幾何性質(zhì)和讀入次序等因素的影響，并且在迭代過程中又沒有調(diào)整類數(shù)的措施，因此可能產(chǎn)生不同的初始分類得到不同的結(jié)果，這是這種方法的缺點(diǎn)。Zj(k+1)是按照使J最小的原則確定的，J的表達(dá)式為： J=第四步：對于所有的i=1,2m, 如果∥XZj(k)∥﹤∥XZi(k)∥，則X∈Sj(k)其中Sj(k)是以Zi(k)為中心的類。第二步：在第k次迭代中，對任一樣本X按如下的方法把它調(diào)整到m個(gè)類別中的某一類別中去。ZM(1)，初始中心的選擇對聚類結(jié)果有一定的影響，初始中心的選擇一般有如下幾種方法：1） 根據(jù)問題的性質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)確定類別數(shù)m，從數(shù)據(jù)中找出直觀上看來比較適合的m個(gè)類的初始中心。Zm所有像元分到m個(gè)集群中心計(jì)算新的集群中心聚類中心不變結(jié)束具體的計(jì)算步驟如下：假設(shè)圖像上的目標(biāo)要分為m類，m為已知數(shù)。其算法框圖如圖所示。K均值算法的聚類準(zhǔn)則是使每一聚類中，多模式點(diǎn)到該類別的中心的距離的平方和最
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