matlab kmeans存储不同类数据代码

下面是一个简单的MATLAB示例代码，演示如何使用kmeans算法将数据分成不同的类，并将每个类的数据存储在一个列表中：

% 生成一些示例数据
data = randn(100,2);

% 将数据分成3类
k = 3;
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 初始化一个列表，用于存储每个类的数据
class_data = cell(k,1);

% 遍历数据，并将每个数据点添加到其所属的类中
for i = 1:length(idx)
    class_data{idx(i)}(end+1,:) = data(i,:);
end

% 显示每个类的数据
for i = 1:k
    fprintf('Class %d:\n', i);
    disp(class_data{i});
end

在这个示例中，我们首先生成了一个随机二维数据集，然后将其分成3类。接下来，我们初始化一个列表 `class_data`，其中每个元素表示一个类。然后，我们遍历数据集中的每个数据点，并将其添加到其所属的类的列表中。最后，我们显示每个类的数据。

相关问题

matlab kmeans聚类代码

下面是一个简单的 Matlab K-means 聚类代码示例：

% 生成数据
data = [randn(100,2); randn(100,2)+5];

% 设置聚类数
k = 2;

% 运行 K-means 算法
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1),data(:,2),[],idx,'filled');
hold on;
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','LineWidth',2,'MarkerSize',10);
hold off;

这段代码首先生成一个带有两个簇的二维数据集，然后使用 `kmeans` 函数进行聚类。聚类结果存储在 `idx` 中，聚类中心存储在 `C` 中。最后，使用 `scatter` 函数可视化聚类结果，其中颜色表示聚类标签，黑色叉表示聚类中心。

excel数据导入matlab后kmeans算法结果输出程序代码

以下是一个简单的示例程序，演示如何将Excel数据导入MATLAB并在数据上运行k-means聚类算法：

% 导入Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 运行k-means算法，设置簇数为3
[idx, centers] = kmeans(data, 3);

% 输出聚类结果和聚类中心
disp('聚类结果：');
disp(idx);
disp('聚类中心：');
disp(centers);

在上面的代码中，我们首先使用`xlsread`函数从Excel文件中读取数据并将其存储在名为`data`的MATLAB变量中。然后，我们使用`kmeans`函数在数据上运行k-means算法，将簇数设置为3，并将结果存储在`idx`和`centers`变量中。最后，我们使用`disp`函数输出聚类结果和聚类中心。

请注意，此示例程序假定Excel文件中的数据已经被正确格式化，并且没有缺失值或异常值。如果您的数据具有不同的格式或需要进行预处理，请根据需要进行修改。