matlab聚类分析 matlab聚类分析例题

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1、regress 多元线性回归我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下function label = kmedoids( data,k,start_data )% kmedoids k中心点算法函数% data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点% k 聚类个数% start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行% class_idx 聚类结果,介绍如何在 MATLAB 中为应用程序创建交互式用户界面。

2、学习界面控件，例如按钮，滑块，菜单，以及如何创建可靠和用户友好的界面。

3、无需图形界面编程经验。

4、每个样本点标记的类别% 初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(n,k);dist_temp2 = zeros(n,k);last = zeros(n,1);a = 0;b = 0;if nargin==3centroid = start_data;elsecentroid = data(randsample(n,k),Nanmean 包含缺失值的样本的均值:);for a = 1:ktemp1 = ones(n,1)centroid(a,:);dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);[~,label] = min(dist_temp1,[],2);while any(label~=last)for a = 1:ktemp2 = ones(numel(data(label==a)),1);temp3 = data(label==a);for b = 1:ntemp4 = temp2data(b,:);temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2);dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1);[~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1);last = label;centroid = data(centry_indx,:);for a = 1:ktemp1 = ones(n,1)centroid(a,:);dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2);[~,label] = min(dist_temp1,[],2);。

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