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EM algorithm on fisheriris
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内容介绍
clc clear all close all load fisheriris % X is (nxp) x=meas(:,[2,3]); T1=1*ones(50,1); T2=2*ones(50,1); T3=3*ones(50,1); Target=[T1;T2;T3]; n_Cluster=3; options=statset('display','final'); for rcnt=1:30 [IDX C]=kmeans(x,n_Cluster); Ncc=0; for cnt=1:length(Target) if Target(cnt)==IDX(cnt) Ncc=Ncc+1; end end Accuracy(rcnt)=(Ncc/150)*100; end D=['Our Clssification Accuracy is ' num2str(max(Accuracy)) '%']; disp(D) x1=[]; x2=[]; x3=[]; c1=1; c2=1; c3=1; %%% for cnt=1:150 if IDX(cnt)==1 x1(c1,:)=x(cnt,:); c1=c1+1; elseif IDX(cnt)==2 x2(c2,:)=x(cnt,:); c2=c2+1; elseif IDX(cnt)==3 x3(c3,:)=x(cnt,:); c3=c3+1; end end plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markersize',8,'linewidth',2) hold on plot(x2(:,1),x2(:,2),'bs','markersize',8,'linewidth',2) plot(x3(:,1),x3(:,2),'m^','markersize',8,'linewidth',2) plot(C(:,1),C(:,2),'kx','linewidth',2,'markersize',12) plot(C(:,1),C(:,2),'ko','linewidth',2,'markersize',12) legend('Class1','Class2','Class3','Class Centers') xlabel('X_1') ylabel('X_2') hold off % The Accuracy for features 1 and 2 : 82% % The Accuracy for features 1 and 3 : 88% % The Accuracy for features 1 and 3 : 82.67% % The Accuracy for features 2 and 3 : 92.67% darsoorate estefade az % 'distance' , 'cityblock' accuracy= 85.3% % 'distance' , 'cosine' accuracy= 88.67% % The Accuracy for features 1 to 4 : 89%
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