用MATLAB编写程序,生成50个样本点,用原理推导K均值算法分成5类,输出图像,输出SC轮廓系数和 DBI戴维森堡丁指数。再用MATLAB自带Kmeans函数的聚类分成5类,输出图像,并输出SC轮廓系数和 DBI戴维森堡丁指数

时间: 2024-02-03 11:15:44 浏览: 67
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使用matlab进行K-means聚类

下面是MATLAB代码实现: ```matlab % 生成50个样本点 rng(1); % 设置随机数种子 X = [randn(25,2)+2; randn(25,2)-2]; % 生成50个样本点 % 原理推导K均值算法分成5类 K = 5; % 聚类数目 max_iter = 100; % 最大迭代次数 [centroids, idx] = my_kmeans(X, K, max_iter); % 调用自己编写的K均值函数 plot_clusters(X, idx, centroids, K); % 绘制聚类结果图像 SC = silhouette(X, idx); % 计算SC轮廓系数 DBI = my_DB_index(X, idx, centroids); % 计算DBI戴维森堡丁指数 % 用MATLAB自带Kmeans函数的聚类分成5类 [idx, centroids] = kmeans(X, K); % 调用MATLAB自带的Kmeans函数 plot_clusters(X, idx, centroids, K); % 绘制聚类结果图像 SC = silhouette(X, idx); % 计算SC轮廓系数 DBI = my_DB_index(X, idx, centroids); % 计算DBI戴维森堡丁指数 % 自己编写的K均值函数 function [centroids, idx] = my_kmeans(X, K, max_iter) % X: 样本数据,每行代表一个样本 % K: 聚类数目 % max_iter: 最大迭代次数 % centroids: 聚类中心,每行代表一个聚类中心 % idx: 每个样本的聚类编号 [m, n] = size(X); idx = zeros(m, 1); % 初始化每个样本的聚类编号 prev_idx = ones(m, 1); % 初始化上一次迭代的聚类编号 centroids = X(randperm(m, K), :); % 随机选择K个样本作为初始聚类中心 iter = 0; while ~isequal(idx, prev_idx) && iter < max_iter % 如果聚类结果不再变化或达到最大迭代次数,则停止迭代 prev_idx = idx; % 计算每个样本到各个聚类中心的距离,将其归入距离最近的聚类中心的类别 for i = 1:m dist = sum((X(i,:) - centroids).^2, 2); [~, idx(i)] = min(dist); end % 更新聚类中心为各个聚类中的样本的均值 for k = 1:K centroids(k,:) = mean(X(idx==k,:), 1); end iter = iter + 1; end end % 绘制聚类结果图像 function plot_clusters(X, idx, centroids, K) % X: 样本数据,每行代表一个样本 % idx: 每个样本的聚类编号 % centroids: 聚类中心,每行代表一个聚类中心 % K: 聚类数目 colors = ['r' 'g' 'b' 'c' 'm']; % 定义颜色数组 figure; hold on; for k = 1:K % 绘制每个聚类中心和其对应的样本 plot(X(idx==k,1), X(idx==k,2), '.', 'color', colors(k)); plot(centroids(k,1), centroids(k,2), 'x', 'color', colors(k), 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); end hold off; end % 计算DBI戴维森堡丁指数 function DBI = my_DB_index(X, idx, centroids) % X: 样本数据,每行代表一个样本 % idx: 每个样本的聚类编号 % centroids: 聚类中心,每行代表一个聚类中心 K = size(centroids, 1); DBI = 0; for k = 1:K % 计算每个聚类中心与其他聚类中心的距离,取最大值作为分母 dist = sqrt(sum((centroids - centroids(k,:)).^2, 2)); dist(k) = inf; % 自己与自己的距离为inf max_dist = max(dist); % 计算该聚类中心的DBI指数 s = 0; for j = 1:K if j ~= k % 只计算与其他聚类中心的DBI指数 s = s + sum(sqrt(sum((X(idx==k,:) - centroids(k,:)).^2, 2))) / sum(idx==k); end end DBI = DBI + s / (K-1) / max_dist; end DBI = DBI / K; end ``` 运行以上代码,可以得到K均值算法和MATLAB自带Kmeans函数的聚类结果图像、SC轮廓系数和DBI戴维森堡丁指数。其中,SC轮廓系数越大,表示聚类结果越好;DBI戴维森堡丁指数越小,表示聚类结果越好。 需要注意的是,由于K均值算法是一种基于随机初始聚类中心的贪心算法,因此每次运行结果可能不同。如果需要得到稳定的聚类结果,可以多次运行K均值算法,取SC轮廓系数最大或DBI戴维森堡丁指数最小的结果作为最终聚类结果。
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