请编写一个谱聚类算法,实现"Normalized Spectral Clustering-Algorithm 3 (Ng 算法)" 结果如下 谱聚类算法核心步骤都是相同的: •利用点对之间的相似性,构建亲和度矩阵: •构建拉普拉斯矩阵: •求解拉普拉斯矩阵最小的特征值对应的特征向量(通常舍弃零特征所对应的分量全相等的特征向量): •由这些特征向量构成样本点的新特征,采用K-means等聚类方法完成最后的聚类. 采用K-means等聚类方法完成最后的聚类  意思是,对特征向量构成的矩阵T

a=tabulate(b); % b为需要绘制饼图的原始数据列,生成新的一个矩阵a label={'1','2','3'} % 设定饼图每块扇形代表的内容 percent=num2str(a(:,3),'%1.2f'); %提取a的第三列,并保留两位小数 percent=[repmat(blanks(2),m,1),percent,repmat('%',m,1)]; percent=cellstr(percent); Label=strcat(label,percent'); pie(a(:,2

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

聚类算法,不是分类算法. 分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类. 聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. 这里的k-means聚类,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中. 所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白. 首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的. 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk.这些xn和uk都是向量. 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些

本文主要参考: https://wenku.baidu.com/view/b7907665caaedd3383c4d31b.html https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/50187321 虽然参考上面两篇文章,不过这里和他给出的算法步骤不完全一致. 因为上面文章是针对Graphs的,矩阵中有边为0的数据,而我的数据是Vector的,边是根据距离计算出来的,应该还是有点区别的,而且我还用了kmeans. 首先给出他的算法步骤: 1.输入

了凡春秋USTC 谱聚类 http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=505 最近忙着写文章,好久不写博客了.最近看到一个聚类方法--谱聚类,号称现代聚类方法,看到它简洁的公式推导.实现代码,不禁要尝试一把.关于它的理论,google一搜有很多博客讲,这里就不赘述了,反正最后还是归结为一个SVD分解问题,参考网址如下 http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2009/05/11/1453853.html http://blog.p

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值

Matlab 常用于做一些计算实验和绘图,我主要用matlab来绘图件.Matlab 可以用GUI界面来完成绘图,但是既然能用鼠标完成的绘图,那么一定能用代码命令来完成绘图,个人比较喜欢用命令来完成matlab的绘图. 保存图片格式 有很多图片格式可以保存,矢量图片格式(".eps")可以不失真,另外,新版matlab还有“copy figure可用”,但是这项功能是针对小的plot可以,有大数据量的图片或plot好像不能不会成功,画密度很高的等值线时,线密度过高则不会成功 保存命令

图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <br>%% 直方图图的绘制

转载自:http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/10/10/2718380.html 转载自:http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html plot选项: 一 基础功能 二维图形 一. plot函数① 函数格式:plot(x,y)  其中x和y为长度相同                     坐标向量     函数功能:以向量x.y为轴,绘制曲线. [例] 在区间0≤X≤2内,绘制正弦曲线y=si

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器,学了一下openGL,感觉有待加强. //Point.h /* Point 结构体定义及实现 结构体重载了2个运算符: 1.== //推断两个Point的坐标值是否相等 2.<< //用于显示(以友元函数的方式重载) */ #ifndef Point_h_ #define Point_h_ #include <iostream> #include <string> #include <iomanip> usin

http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/50372630 图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. %% 直方图图的绘制 %直方图有两种图型

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回

高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的

VC 编译 MATLAB 的 mex 文件mex 文件是 MATLAB 调用其他程序设计语言程序或算法的接口.在 Windows 环境中,mex 文件是扩展文件名为 DLL 的动态链接库,可以在 m 程序中直接调用,用户可以通过234 MATLAB 实用教程MATLAB 提供的命令“mex”将 C 程序编译成 mex 文件,实现 MATLAB 环境下直接调用或链接这些程序.mex 文件必须在 C 语言编写后用“mex”命令编译生成,编写时按照 MATLAB规定的格式和步骤进行,采用 mex 函数

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

聚类分析(英语:Cluster analysis,亦称为群集分析) K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想. 聚类属于无监督学习,以往的回归.朴素贝叶斯.SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类.而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集.聚类

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量

1.任意选取K个对象作为初始聚类中心(O1,O2,…Oi…Ok). 2)将余下的对象分到各个类中去(该对象与哪一个聚类中心最近就被分配到哪一个聚类簇中): 3)对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,重复步骤2,计算用Or代替Oi后的误差E=各个点到其对应的中心点欧式距离之和.选择E最小的那个Or来代替Oi.4)重复步骤3,直到K个medoids固定下来. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; usi