kmeans算法对鸢尾花数据集进行聚类的matlab代码

load fisheriris
X = meas(:,1:4);
[idx,C,sumd,D] = kmeans(X,3);
figure;
scatter3(X(idx==1,1),X(idx==1,2),X(idx==1,3),'r')
hold on
scatter3(X(idx==2,1),X(idx==2,2),X(idx==2,3),'b')
scatter3(X(idx==3,1),X(idx==3,2),X(idx==3,3),'g')
scatter3(C(:,1),C(:,2),C(:,3),'kx')
legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids','Location','NW')
xlabel('Sepal length')
ylabel('Sepal width')
zlabel('Petal length')

相关问题

鸢尾花数据kmeans聚类算法matlab

下面是使用 MATLAB 实现鸢尾花数据的 K-Means 聚类算法的示例代码：

% 加载鸢尾花数据集
load iris_dataset.mat

% 设置聚类数 K
K = 3;

% 选择用于聚类的特征列
X = meas(:, 3:4);

% 执行 K-Means 聚类
[idx, C] = kmeans(X, K);

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
xlabel('Petal length');
ylabel('Petal width');
title(['K-Means Clustering with K = ' num2str(K)]);

运行上述代码，即可得到鸢尾花数据的 K-Means 聚类结果。其中，`meas` 和 `species` 分别是鸢尾花数据集的特征矩阵和标签向量，`K` 是聚类数，`X` 是选择的特征列，`idx` 是每个数据点所属的聚类编号，`C` 是聚类中心点的坐标。最后，通过 `gscatter` 函数将聚类结果可视化出来。

用matlab程序写一个用kmeans算法实现鸢尾花数据集分类

好的，我会尽力回答您的问题。以下是处理该问题的步骤：

1. 加载鸢尾花数据集并进行预处理（例如，将标签转换为数字）。

2. 通过使用k均值聚类算法将数据集分成3个簇（因为数据集有3个类）。

3. 计算分类结果的准确度并绘制聚类结果的散点图。

下面是实现该算法的matlab源代码：

%% Load the Iris dataset
load fisheriris;

% Convert the class labels to numeric values
[~,label] = max(categorical(species));

% Store the numeric labels back in the data set
iris = [meas,label];

%% Perform k-means clustering
k = 3; % number of clusters
max_iter = 100; % maximum number of iterations
replicates = 10; % number of replicates
rng('default'); % set the random number seed

[idx, C] = kmeans(iris(:,1:4), k, 'MaxIter', max_iter, 'Replicates', replicates);

% Calculate the accuracy of the clustering
acc = sum(idx == iris(:,5))/length(iris)

%% Plot the clustering results
figure;
gscatter(iris(:,1), iris(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
title(sprintf('K-means clustering of Iris data (accuracy = %.2f%%)', acc*100));

注意：以上源代码仅具有参考意义，您需要根据实际情况进行修改和调整。另外，在实际应用中，还需要对算法进行参数选择和优化，以获得更好的性能。