r语言k均值聚类

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dataset=load('F:\\experience1.mat'); center1=[1 1 1;-1 1 -1]; center2=[0 0 0;1 1 -1]; center3=[0 0 0;1 1 1;-1 0 2];

center4=[-0.1 0 0.1;0 -0.1 0.1;-0.1 -0.1 0.1]; %%%%%%%%kmeans [k_class1,C1,sumd1,D1]=kmeans(dataset.data,2,'start',center1); one1=dataset.data(find(k_class1==1),:); second1=dataset.data(find(k_class1==2),:); scatter3(one1(:,1),one1(:,2),one1(:,3),'*','r') hold on

scatter3(second1(:,1),second1(:,2),second1(:,3),'o','g') hold off

xlabel('X1','Fontsize',15); ylabel('X2','Fon

聚类

第2 2卷第 2期Vo . 2 No. 12 2

重庆工学院学报(自然科学)Ju a o hn q gIstt o eh o g ( a r c ne orl f og i tue f cnl y N t a Si c ) n C n ni T o ul e

20 0 8年 2月F b.2 0 e 08

模糊 c均值聚类算法刘蕊洁，金波，张刘锐(州交通大学数理与软件工程学院，兰兰州、

707 ) 30 0‘ : ^: 0 d^

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摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法 .对模糊聚类进行了概述，理论和实从验 2个方面研究了模糊 C均值聚类算法，对该算法的优点及存在的问题进行了分析 .并结果表

明，该算法设计简单，应用范围广，仍存在容易陷入局部极值点等问题，但还需进一步研究 .关键词：模糊 C均值算法；模糊聚类；聚类分析文献标识码： A文章编号：6 1 17一￣2 ( 0 )2 19 3 42 8 o一o3—0 0中图分类号：P 8 T 11

Fu z M e n u trng Al o ih z y c- a s Clse i g rt m

LU R i i, H N nb,LU R i

本科毕业设计论文

题目：基于R语言的多种聚类算法演示平台开发

作者姓名 徐天宇 指导教师 陈晋音教授 专业班级 自动化1104 学 院 信息工程学院

提交日期 2015年5月28日

浙江工业大学本科毕业设计论文

基于R语言的多种聚类算法演示平台开发

作者姓名：徐天宇 指导教师：陈晋音副教授

浙江工业大学信息工程学院

2015年6月

Dissertation Submitted to Zhejiang University of Technology

for the Degree of Bachelor

Clustering Algorithms Demonstration Platform based

on Rstudio

Student: Tianyu Xu Advisor: Jinyin Chen

College of Information Engineering Zhejiang University of Technology

June 2015

浙 江 工 业 大 学

本科生毕业设计（论文、创作）任务书

专 业__

模糊c均值聚类 FCM算法的MATLAB代码

我做毕业论文时需要模糊C-均值聚类，找了好长时间才找到这个，分享给大家：

FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下,也许有的同学会用得着: m文件1/7:

function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代

% [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 输入:

% Data: N×S 型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集, % Data 的每一行为一个观测样本的特征矢量,S 为特征矢量 % 的维数,N 为样本点的个数 % C: 聚类数,1

% plotflag: 聚类结果 2D/3D 绘图标记,0 表示不绘图,为缺省值 % M: 加权指数,缺省值为 2

% epsm: FCM 算法的迭代停止阈值,缺省值

Tensorflow___K-Means聚类算法

importnumpyas np

fromnumpy.linalgimportcholesky importmatplotlib.pyplotasplt import seaborn assns import pandas aspd importtensorflowastf

from random import choice, shuffle fromnumpyimport array

############SachinJoglekar的基于tensorflow写的一个kmeans模板############### defKMeansCluster(vectors, noofclusters): \

K-Means Clustering using TensorFlow.

`vertors`应该是一个n*k的二维的NumPy的数组，其中n代表着K维向量的数目 'noofclusters' 代表了待分的集群的数目，是一个整型值 \

noofclusters = int(noofclusters) assertnoofclusters

dim = len(v

模糊c均值聚类 FCM算法的MATLAB代码

我做毕业论文时需要模糊C-均值聚类，找了好长时间才找到这个，分享给大家：

FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下,也许有的同学会用得着: m文件1/7:

function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代

% [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 输入:

% Data: N×S 型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集, % Data 的每一行为一个观测样本的特征矢量,S 为特征矢量 % 的维数,N 为样本点的个数 % C: 聚类数,1

% plotflag: 聚类结果 2D/3D 绘图标记,0 表示不绘图,为缺省值 % M: 加权指数,缺省值为 2

% epsm: FCM 算法的迭代停止阈值,缺省值

Taobao 大数据部落

基于聚类的微博用户画像研究

聚类分析（Clustering Analysis）：根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象互相之间是相似的（相关的），不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。就理解数据而言，簇是潜在的类，而聚类分析就是研究自动发现这些类的技术。

这类算法首先要确定聚类数目和聚类中心，通过反复迭代的方法得到最终的聚类结果。典型的基于划分的聚类方法有：K-means 算法、K-modes 算法、FCMC算法和K-medoids算法等。这些算法对在小规模的数据集中发现球状类别很有效。 K-means算法

K均值算法（K-means）是一种迭代算法，初始的k个簇被随机的定义之后，这些簇将被不断地更新，并在更新中被优化，当无法再进一步优化（或者达到一定的迭代次数）时算法才停止，然后生成模型。

在K-means算法中，每个簇有一个中心，称为“质心”，k个簇就相应地有k个质心。一个样本究竟被划分到哪个簇，就看它和哪个质心的“相异度”最小。在K-means算法中，衡量相异度的指标是“距离”（distance）。

所以也可以这么说，一个样本究

k-means聚类算法的研究

1．k-means算法简介

1.1 k-means算法描述

给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k<=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中k-means算法是最具代表和知名的。

k-means算法是1967年由MacQueen首次提出的一种经典算法，经常用于数据挖掘和模式识别中，是一种无监督式的学习算法，其使用目的是对几何进行等价类的划分，即对一组具有相同数据结构的记录按某种分类准则进行分类，以获取若干个同类记录集。k-means聚类是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点，这主要是因为它广泛应用于地球科学、信息技术、决策科学、医学、行为学和商业智能等领域。迄今为止，很多聚类任务都选择该算法。k-means算法是应用最为广泛的聚类算法。该算法以类中各样本的加权均值（成为质心）代表该类，只用于数字属性数据的聚类，算法有很清晰的几何和统计意义，但抗干扰性较差。通常以各种样本与其质心欧几里德距离总和作为目标函数，也可将目标函数修改为各类中任意两点间欧几里德距离总和，这样既考虑了类的分散度也考虑了类的紧致度。k-means算法是聚类分析中基于原型的划分聚类的应用算法。如果将目标函数看成分布归一化混合模型的似然率对数，k-means算法就可以看成概率模型算法的推广

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基于聚类的微博用户画像研究

聚类分析（Clustering Analysis）：根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象互相之间是相似的（相关的），不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。就理解数据而言，簇是潜在的类，而聚类分析就是研究自动发现这些类的技术。

这类算法首先要确定聚类数目和聚类中心，通过反复迭代的方法得到最终的聚类结果。典型的基于划分的聚类方法有：K-means 算法、K-modes 算法、FCMC算法和K-medoids算法等。这些算法对在小规模的数据集中发现球状类别很有效。 K-means算法

K均值算法（K-means）是一种迭代算法，初始的k个簇被随机的定义之后，这些簇将被不断地更新，并在更新中被优化，当无法再进一步优化（或者达到一定的迭代次数）时算法才停止，然后生成模型。

在K-means算法中，每个簇有一个中心，称为“质心”，k个簇就相应地有k个质心。一个样本究竟被划分到哪个簇，就看它和哪个质心的“相异度”最小。在K-means算法中，衡量相异度的指标是“距离”（distance）。

所以也可以这么说，一个样本究

模糊

C均值聚类算法的实现

研究背景

聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。

模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型，模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类，从而摆脱上述问题。 模糊聚类分析算法大致可分为三类

1）分类数不定，根据不同要求对事物进行动态聚类，此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的，称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。

2）分类数给定，寻找出对事物的最佳分析方案，此类方法是基于目标函数聚类的，称为模糊C均值聚类。

3）在摄动有意义的情况下，根据模糊相似矩阵聚类，此类方法称为基于摄动的模糊聚类分析法

我所学习的是