
سورس کد کامل متلب برای روش k-means و Expectation Maximization
پروژه ۷۷۳: شبیه سازی ام فایل متلب + سورس کامل متلب + توضیحات خطوط برنامه
خلاصه ای از کار:
در این پروژه سورس کد کامل متلب برای روش k-means و Expectation Maximization در ام فایل کد نویسی شده است. ۳۰۰ نقطه در ۳ ماتریس و در دو کلاس طراحی مقدار دهی شده است. هدف برنامه جداکردن داده ها و متمایز کردن هریک از آنها می باشد. در ادامه نتایج اجرای کد ما در متلب قابل مشاهده است.
k-means ساده ترین و معمولترین الگوریتمی است که از این معیار خطای مربعی استفاده میکند . این الگوریتم با یک پارتیشن تصادفی اولیه شروع به کار میکند و سعی میکند که هر نمونه را به یک کلاستر نسبت دهد . این کار بر اساس اینکه هر نمونه به کدامیک از عناصر مرکزی کلاسترها شبیه تر میباشد، انجام میشود و آن نمونه را به آن کلاستر نسبت میدهد . در مرحله بعد عناصر مرکزی جدید هر کلاستر محاسبه میشود و جایگزین مرکزی قبلی میشود . حال دوباره سعی میکنیم نمونه ها را با مراکز جدید بسنجیم و آنها را به کلاسترهای مربوطه جدید دوباره نسبت میدهیم . این عملیات آنقدر ادامه پیدامیکند تا به یک معیار همگرائی برسیم . این معیار همگرائی میتواند این باشد که دیگر نتوانیم یک نمونه را از یک کلاستر به کلاستر دیگر نسبت دهیم و یا اینکه بعد از چند مرحله کاهش خطای مربعی غیر محسوس باشد . در این حالت الگوریتم متوقف میشود .
الگوریتم k-mean به کار رفته در این پروژه ، از یک تابع سنجش دیگری استفاده میکنند . یک راهبرد کلاسترینگ دینامیکی را معرفی کرده که مسئله کلاسترینگ را با تخمین حداکثر اشتیاق (Maximum-Likelihood Estimation) پاسخ داده است.
در صورت سوال در مورد محصول و یا در صورت اشکال در اجرای شبیه سازی می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.
برخی نتایج:
کدهای متلب بسادگی و قابل درک نوشته شده است. در هر یک از کدها ابتدا متغیرها همراه با توضیحات ذکر شده است. همچنین ۹۰ درصد دستورات نیز در خود کدها توضیح داده شده است.
مجموعه: ریاضیات و محاسبات عددی, مهندسی کامپیوتر, یادگیری ماشینبرچسب ها k-means ساده ترین و معمولترین الگوریتمی, آموزش کامل الگوریتم k-means برای پیاده سازی خوشه بندی, آموزش منطقه خوشهبندی( کلاسترینگ) در متلب, الگوریتم امید ریاضی–بیشینه کردن کلاسترینک داده ها, الگوریتمهای کلاسترینگ, الگوریتمهای کلاسترینگ در متلب, انواع روش های خوشهبندی, اواع روش های پياده سازي خوشه بندي K-means, برنامه های آماده خوشه بندی یا Clustering در متلب, پروژه آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means, پروژه خوشه بندی کاربران با روش کا مین, پروژه های اماده خوشهبندی, پروژه های اماده روش k-means, پروژه های اماده متلب الگوریتمهای کلاسترینگ, جستجو با PCA-هدایتشده برای K-means-2492 در متلب, خرید کدهای اماده متلب خوشه بندی سلسله مراتبی با الگوریتم K-means, خوشه بندی سلسله مراتبی با الگوریتم K-means در متلب, خوشهبندی, خوشهبندی( کلاسترینگ) از مجموعه داده ایریس در متلب, روش k-means, روش k-means در متلب, روش k-means و Expectation Maximization, روش k-means و Expectation Maximization در متلب, روش های ساده برای کلاس بندی, سطح کیفی کلاسترینگ در متلب, سفارش کدهای متلب پياده سازي خوشه بندي K-means, سفراش پروژه خوشه بندی سلسله مراتبی با الگوریتم K-means, سورس کد اماده متلب روش k-means و Expectation Maximization, سورس کد متلب برای روش k-means و Expectation Maximization, شبیه سازی روش k-means, شبیه سازی مقاله کلاسترها با همگرائی بالا, فیلم پروژه الگوریتم Kmeans در متلب سفارش خرید, کدهای اماده متلب سطح کیفی کلاسترینگ, کدهای متلب خوشهبندی, کلاس بندی داده ها با روش اولیه, کلاسترینگ داده ها در متلب, معیار خطای مربعی در کلاسترینک, معیار خطای مربعی در متلب, همگرائی در کلاسترها