ones函数求解 %K_means聚类算法function[nc，CluCon]=KMeans_Mean(X，k，km)nc=ones(k，1)；maxiter=100；iter=1；oldkm=zeros(k，1)；while~isequal(km，oldkm)&iter迭代终止条件nc=ones(k，1)；第k类的数据数量km2=km；oldkm=km；n=numel(X)；有几幅图像CluCon=zeros(k，n)；第k类的数据索引[nkm，aa]=size(km)；for i=1：n%对n幅图像进行扫描min=inf；初始化为无穷大index=0；距哪一类距离最小[SC1，SC2，SC3，SC4，SC5，SC6，SC7，SC8，SC9，SC10，SC11，SCoh，SMeanI，SVar，SCluD]=Values(X(i).name)；调用求指标的函数for j=1：nkm%与每个类的均值求距离，取最小，聚类if abs(SMeanI-km(j))min=abs(SMeanI-km(j))；index=j；endendCluCon(index，nc(index))=i；每一类的内容索引nc(index)=nc(index)+1；第index类的数目km2(index)=km2(index)+SMeanI；第index类的总值累加km(index)=km2(index)/nc(index)；重新计算第index类的均值disp(['第'，num2str(iter)，'次迭代扫描第'，num2str(i)，'幅图像'])；end%扫描完毕disp(['第'，num2str(iter)，'次迭代结束'])；iter=iter+1；end%while结束end%函数体完毕
润滑油基础油分为五类，这五类各有什么区别和优点？ 全合成油的定义市面上有很多所谓的全合成油，其实并非是真正科学意义上的全合成油，它们大多数属于高度精炼的第三类矿物油(GroupIII)，而真正科学意义上的全合成油分两种。
用WEKA做聚类分析，得到聚类结果后，如何取得每个样本的数据
如何评价聚类结果的好坏 常见的聚类评测指标有纯度2113和 F 值，其中 F 值更为5261常用。F 值的更普适的应用是信息检4102索的结果，其计算1653包括了两个指标：召回率（Recall Rate）和准确率（Precision Rate）。召回率的定义为：检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；准确率的定义为：检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；F 值为两者的调和平均值。如果不知道预定义类与聚类的对应关系，就需要得到每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，其计算方法如下：precision[i][j]=预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数/第 j 个聚类中的文档数recall[i][j]=预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数/预定义第 i 类的文档数f[i][j]=2*precision[i][j]*recall[i][j]/(precision[i][j]+recall[i][j])这样就得到了每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，这在逻辑上构成了二分图关系，边权即为 F 值，目标是找到一个二分图完美匹配使得如下加权平均 F 值最大：F-measure=sum(f[i][j]*第 i 个预定义类的文档数)/总文档数方法为最大费用最大流或者 KM 算法。如果数据量较小，直接枚举匹配也是可以接受的。
Kmeans聚类算法的聚类数目可能小于K吗 是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类zhidao数小于k的原因是聚类过程中出现空簇，如果没有特殊的处理，这个问题是无法在版后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的，出现空簇就直接将空簇删除；而matlab的km有一个权参数用于解决聚类数小于k的问题，例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。
聚烯烃是什么的总称呢？ 聚烯烃是烯烃类聚合物的总称。包括含有C<；sub>；2、C<；sub>；3、C<；sub>；4、C<；sub>；5的不饱和烯烃等的聚合物及其共聚物。热塑性树脂的一个大类，品种有数十种，如聚乙烯、聚丙烯、。
