资源简介
利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序,包含源代码、样本数据、聚类结果(The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results)
代码片段和文件信息
function Bayes3
%clear
%判别矩阵的初始化
Result(1:31:3)=0;
load hh.txt
hh;
a=input(‘请输入随机抽取矩阵行数:‘);
randIndex = randperm(50);
‘随机抽取行数‘;
selected = randIndex(1:a);
‘第一类随机抽取的训练样本为‘;
b=hh(selected:);
‘剩余行数‘;
train = randIndex(a+1:end);
‘第一类的测试样本为‘;
c=hh(train:);
hh1=hh(51:1001:4);
randIndex = randperm(50);
‘随机抽取行数‘;
aa=input(‘请输入随机抽取矩阵行数:‘);
A= randIndex(1:aa);
A1=A+50;
‘第二类随机抽取的训练样本为‘;
e=hh1(A:);
‘剩余行数‘;
B = randIndex(a+1:end);
B1=B+50;
‘第二类的测试样本为‘;
f=hh1(B:);
hh2=hh(101:1501:4);
randIndex = randperm(50);
‘随机抽取行数‘;
aaa=input(‘请输入随机抽取矩阵行数:‘);
A2= randIndex(1:aaa);
A3=A1+100;
‘第三类随机抽取的训练样本为‘;
g=hh2(A2:);
‘剩余行数‘;
B2 = randIndex(aaa+1:end);
B3=B1+100;
‘第三类的测试样本为‘;
h=hh2(B2:);
%求训练样本的均值
mean1=sum(b1)/a;
mean2=sum(e1)/aa;
mean3=sum(g1)/aaa;
%求协方差矩
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 4700 2013-07-04 21:39 《模式识别》K均值分类\1111.txt
文件 4496 2011-07-14 23:58 《模式识别》K均值分类\Bayes3.m
文件 2538 2011-07-09 12:50 《模式识别》K均值分类\hh.txt
文件 4704 2011-07-03 17:03 《模式识别》K均值分类\huaban.txt
文件 1251 2012-07-12 17:16 《模式识别》K均值分类\ICA.m
文件 5280 2003-10-10 00:00 《模式识别》K均值分类\Iris.mat
文件 1613 2012-07-13 09:23 《模式识别》K均值分类\KL.m
文件 2478 2013-07-06 15:54 《模式识别》K均值分类\k_mean_classcify_fossil.m
文件 3269 2012-07-07 09:48 《模式识别》K均值分类\Unti
文件 15375 2011-07-08 21:00 《模式识别》K均值分类\unti
文件 997 2012-07-07 09:33 《模式识别》K均值分类\Unti
文件 74 2011-07-10 23:13 《模式识别》K均值分类\均值.txt
文件 2320 2011-07-10 22:50 《模式识别》K均值分类\归类.txt
文件 2538 2011-07-09 12:32 《模式识别》K均值分类\新建 文本文档.txt
文件 179 2011-07-10 22:48 《模式识别》K均值分类\程序.txt
文件 4278 2011-07-10 23:14 《模式识别》K均值分类\程序代码.txt
文件 796 2011-07-09 18:35 《模式识别》K均值分类\随机取样本程序代码.txt
目录 0 2013-07-08 10:25 《模式识别》K均值分类
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