لوگوی سایت نوآوران گرمی
نوآوران گرمی | مرجع فیلم های آموزشی و همیار دانشجو

شماره های پشتیبانی

09194751295 - 09365442247

NoavaranGermi@gmail.com

الگوریتم خوشه بندی Kmeans با نرم افزار متلب

matlab kmeans 14323 1 الگوریتم خوشه بندی Kmeans با نرم افزار متلب

سورس کد الگوریتم خوشه بندی Kmeans با متلب

در این پست سورس کد الگوریتم خوشه بندی Kmeans یا روش کامینز را آماده کرده ایم که یکی از روش های خوشه بندی داده ها در داده کاوی می باشد. در ادامه به معرفی این الگوریتم پرداخته و فیلم و تصاویری از خروجی آن قرار داده شده است.

الگوریتم خوشه بندی Kmeans یکی از روش اساسی دیگر خوشه بندى ها مثل خوشه‌ بندى فازى به شمار می رود و روشى مسطح و انحصارى خوانده مى ‌شود. شکل هاى مختلفى براى الگوریتم Kmeans ارائه شده اما تمامی آنها از یک روال تکراری برخوردار می باشند که براى تعدادى از خوشه ‌ها که ثابت هستن، سعى می کنند تا موراد گفته شده در توضیحات زیر را تخمین بزنند:

  • بدست آوردن قسمتی به عنوان وسط خوشه ‌ها که این قسمت ها همان میانگین قسمت های متعلق به هر کدام از خوشه می باشند.
  • نسبت دادن هر یک از نمونه داده ها به یک خوشه، که آن داده کوتاه ترین فاصله را تا نقطه ی مرکز آن خوشه داشته باشد.

توضیحات بیشتر، فیلم و تصاویری از خروجی الگوریتم خوشه بندی Kmeans در ادامه مطلب.

در ساده ترین این روش، در مرحله اول نقاطى به طور رندم به تعداد خوشه ‌‌هاى مورد نیاز انتخاب شده و با در نظر گرفتن میزان شباهت، به یکى از این خوشه‌ ها، در داده ‌ها نسبت داده‌ مى ‌شوند که از این طریق خوشه ‌هاى جدید به دست می آیند.

این کار را مى ‌توانیم در هر بار از تکرار، با میانگین گرفتن از داده‌ ها نقاط مراکزی جدیدى برایشان محاسبه کنیم و دوباره داده‌ ها را به خوشه‌ هاى جدید نسبت دهیم. روند فوق، تا زمانى که تغییرى در داده ها ایجاد می شود، ادامه می یابد.

قسمتی از کدهای الگوریتم خوشه بندی Kmeans در متلب:

جهت دریافت کد کامل این برنامه لطفا از قسمت خرید محصول اقدام کنید
clear all;
close all;
Data=[0 0 1 1 1 2 2 3 6 6 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9
      ۰ ۱ ۰ ۱ ۲ ۱ ۲ ۲ ۶ ۷ ۶ ۷ ۸ ۶ ۷ ۸ ۹ ۷ ۸ ۹;];
[DataRow,DataColumn]=size(Data);
Step=10;
NumKind=2;
Center=Data(:,1:NumKind);
[KindData,KindNum]=Clustering(Center,Data);
NewCenter=CaculateCenter(KindData,KindNum,DataRow);
while (sum(sum(NewCenter~=Center))) & Step
    Center=NewCenter;
    [KindData,KindNum]=Clustering(Center,Data);
    NewCenter=CaculateCenter(KindData,KindNum,DataRow);
    Step=Step-1;
end

تصویر خروجی ۲:

matlab kmeans 14323 2 الگوریتم خوشه بندی Kmeans با نرم افزار متلب


جزئیات محصول

قیمت


20,000 تـــــومان

کــد محصــول:14323


توضــیحات:


لینک دانلود:

×

توجه: در صورت سفارش ( انجام شبیه سازی - برنامه نویسی و ...) در موضوعات بالا می توانید به صورت آنلاین با ما در تماس باشید.

×

توجه: اگر در موضوعات بالا تخصص دارید می توانید با ما همکاری کرده و برای خود کسب درآمد کنید.

socket programing آموزش برنامه نویسی بازی تحت شبکه بازی تحت شبکه برای درس مهندسی اینترنت بازی تحت شبکه به زبان سی شارپ برنامه تحت شبکه با سی شارپ برنامه نویسی ترجمه مقاله شبکه خرید سورس بازی تحت شبکه دانلود بازی تحت شبکه دانلود رایگان پروژه های دانشجویی دانلود سورس برنامه دانلود سورس رایگان دانلود نرم افزار دانلود پروژه دانشجویی دانلود پروژه رایگان دانلود پروژه های دانشجویی دانلود کتاب دانلود کتاب آموزشی دانلود کتاب اموزشی سورس بازی با socket programing سورس رایگان سورس کد بازی تحت شبکه سورس کد بازی تحت شبکه با C# سورس کد بازی تحت شبکه چند نفره سوکت پروگرمین نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه به زبان سی شارپ پروژه arena پروژه matlab پروژه ns2 پروژه opnet پروژه برای درس مهندسی اینترنت پروژه تحت شبکه به زبان سی شارپ پروژه رایگان matlab پروژه سیمولینک matlab پروژه مهندسی صنایع پروژه مهندسی صنایع با ارنا پروژه های آماده با OpenGL پروژه های آماده با OpenGL در سی پلاس پلاس پروژه های آماده برای درس گرافیک کامپیوتری پروژه هوش مصنوعی پروژه پردازش تصویر matlab پروژه پردازش سیگنال matlab پروژه کارشناسی به همراه داکیومنت

خوشحال خواهیم شد اگر نظر خودتون رو در باره این مطلب ثبت کنید

  • فرزاد

    یکشنبه , ۲۳ خرداد

    من یک سری دیتا دارم می خوام با الگوریتم Kmeans خوشه بندیشون کنم لطفا میشه کمی راهنماییم کنین ؟

  • نوآوران گرمی

    دوشنبه , ۲۴ خرداد

    لطفا دقیقا چیزی که می خواهید انجام بشه را توی ایمیل مطرح کنید بررسی کنیم