matlab手写kmeans算法
时间: 2023-11-06 11:59:28 浏览: 42
由于kmeans算法是一种非常常用的聚类算法,因此在MATLAB中也提供了kmeans函数来进行聚类操作。但是,如果想要手写kmeans算法,可以按照以下步骤进行:
1. 初始化k个聚类中心,可以随机选择数据集中的k个点作为聚类中心。
2. 对于每个数据点,计算其与k个聚类中心的距离,并将其划分到距离最近的聚类中心所属的类别。
3. 对于每个聚类,重新计算其聚类中心,即取该聚类所有数据点的平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
以下是MATLAB代码示例:
```matlab
function [labels, centers] = kmeans(X, k)
% X为数据集,k为聚类个数
[n, m] = size(X);
% 初始化聚类中心
centers = X(randperm(n, k), :);
labels = zeros(n, 1);
max_iter = 100;
for iter = 1:max_iter
% 将每个数据点划分到距离最近的聚类中心所属的类别
for i = 1:n
dist = sum((X(i, :) - centers).^2, 2);
[~, labels(i)] = min(dist);
end
% 重新计算聚类中心
for j = 1:k
idx = find(labels == j);
centers(j, :) = mean(X(idx, :), 1);
end
% 如果聚类中心不再变化,停止迭代
if iter > 1 && all(centers == old_centers, 'all')
break;
end
old_centers = centers;
end
end
```
该函数的输入为数据集X和聚类个数k,输出为每个数据点所属的类别和最终的聚类中心。在函数中,我们先随机选择k个数据点作为聚类中心,然后进行最大迭代次数次的迭代,每次迭代都先将每个数据点划分到距离最近的聚类中心所属的类别,再重新计算每个聚类的中心。如果聚类中心不再变化,就停止迭代。注意,由于MATLAB中的函数可能会影响效率,因此我们使用了循环来实现kmeans算法的过程。