spss的k-means怎么用,k means聚类算法处理图像
一,K-Means聚类算法原理k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同...
错了.你是做图像分割吧,图像分割不考虑图像的空间信息,只是对灰度聚类,你把每个点的灰度或者rgb值拿出来组成一组数据就可以聚类了.说明一下:如果是灰度聚类,由于灰度只有0-255的取值,而图像尺寸较大,不需要对每个点的灰度都计算一遍,因为基本都是一样的,对0-255每个灰度进行加权聚类进行了,权值就是灰度在图像中出现的次数.
kmeans得到的index索引是一个列向量, 假设聚类成3类,则index中只有1,2,3这几个数的排列, 这些1,2,3共有几个呢?假设原来图片的像素有m*n个,则1,2,3的总个数就...
spss的k-means怎么用
前言:当我们使用SPSS是数据统计中的一个重要软件.学习用该软件检验一下样本是否服从正态分布.方法步骤如下:1、工具需求 (1)SPSS2、首先我们打开SPSS...
单因素方差分析 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance) 在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择dunnet t检验,返回确认ok 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
SPSS可以直接导入.T P NP为名义,其他自变量你没有介绍,根据样本数据们可以定义为尺度(连续)变量.具体导入过程如下:SPSS---文件---打开---数据在出现的对话框里,在“文件类型”右边的下拉菜单里,选择Excel(*.xls,*.xlsx,*xlsm),然后选择你要打开的Excel文件,点击“打开”按钮.然后根据提示一步步进行就可以打开了.
k-means图像处理matlab
以MATLAB R2012b为例:一、点击下图中红圈指示“Find Files”.二、执行完步骤一,出现下图,先在红圈1中输入“kmeans”,再在红圈2中选择文件类型为“.m“,再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“,再点击红圈4中”Find“,然后就会出现红圈5中的”kmeans.m“,这时双击”kmeans.m“即可打开kmeans函数的源代码.三、对于其他版本的MATLAB,查找kmeans函数的源代码则大同小异了,而kmeans函数的使用方法,可在MATLAB的help中找到.至于如何选择初始点,好像有随机选择k个点法、选择批次距离尽可能远的k个点等等方法,具体还要查阅相关资料.
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以偶是距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数 K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小.
其实这个算法在matlab里已经集成了,你可以在matlab中输入 help kmeans查询一下
kmeans聚类算法应用
是一种聚类算法,用于数据挖掘,算法本身没什么研究的,当然实际应用中还要考虑好多问题.总的来说,kmean算法对于一般的聚类任务还算可以.
一,k-means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同...
K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果.使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性.
kmeans聚类算法代码
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度...
程序需要一个数据文件 格式如下:5 2 32 3 4 5 10 12 5 1 12 10 其中,5表示数据的数量,2表示数据的维度,3表示聚类的数量.后面每两个实数对应一个数据点.不过这...
K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则
kmeans聚类算法应用场景
是一种聚类算法,用于数据挖掘,算法本身没什么研究的,当然实际应用中还要考虑好多问题.总的来说,kmean算法对于一般的聚类任务还算可以.
kmeans函数带例子程序,一般的应用应该够用.(--;) X = [randn(20,2)+ones(20,2); randn(20,2)-ones(20,2)]; opts = statset('Display','final'); [cidx, ctrs] = kmeans(X, 2, 'Distance','city', ... 'Replicates',5, 'Options',opts); plot(X(cidx==1,1),X(cidx==1,2),'r.', ... X(cidx==2,1),X(cidx==2,2),'b.', ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx');
Naive Bayes和K-NN是分类算法,有监督训练样本,都比较快样本少,特征之间接近独立分布的时候建议用Naive Bayes,通常就用正态分布最大似然估计特征概率样本多的时候建议用K-NN,不过距离测度没有通用的最好选择K-Means是无监督的聚类算法,没样本的时候就用这个,速度相当慢,还是离线的