matlab代码[~, clusters] = min(distances(:, centroids), [], 2); 什么意思
时间: 2024-06-02 09:08:26 浏览: 21
这行MATLAB代码的功能是:根据给定的距离矩阵`distances`和聚类中心矩阵`centroids`,将每个样本点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇中,并返回所有样本点所属的簇编号。
具体来说,`distances(:, centroids)`表示将距离矩阵`distances`的列索引限制为聚类中心矩阵`centroids`中的列索引,即只取距离矩阵中与聚类中心相关的那些列。然后,`min`函数会在每行中找到最小值及其所在的列编号,这里的`[]`表示忽略最小值,只返回列编号。最后,`clusters`变量就是一个列向量,表示每个样本点所属的簇编号。
相关问题
brich聚类的matlab代码
以下是一个简单的基于k-means算法的brich聚类的Matlab代码示例:
```matlab
% 数据准备
data = [1 1; 1.5 2; 3 4; 5 7; 3.5 5; 4.5 5; 3.5 4.5];
% 设置参数
k = 2; % 聚类数
max_iters = 10; % 最大迭代次数
% 初始化质心
centroids = data(randperm(size(data, 1), k), :);
% 迭代计算
for i = 1:max_iters
% 计算样本到质心的距离
distances = pdist2(data, centroids);
% 分配样本到最近的质心
[~, clusters] = min(distances, [], 2);
% 更新质心
for j = 1:k
centroids(j, :) = mean(data(clusters == j, :));
end
end
% 可视化结果
figure;
scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], clusters);
hold on;
scatter(centroids(:, 1), centroids(:, 2), [], 'r', 'filled');
```
在这个例子中,我们使用pdits2函数计算样本之间的距离,并使用k-means算法进行聚类。最后,我们将聚类结果和质心可视化出来。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的参数调整和优化。
聚类分析matlab代码,附上聚类结果可视化的代码
以下是K-means聚类分析matlab代码:
```
% 假设样本的特征为X,共有m个特征
% 假设要分成k个簇
k = 3;
maxIter = 100; % 最大迭代次数
n = size(X, 1); % 样本数量
% 随机初始化簇中心
centroids = X(randperm(n, k), :);
% 开始迭代
for iter = 1:maxIter
% 分配样本到簇中心最近的簇
distances = pdist2(X, centroids); % 计算每个样本到每个簇中心的距离
[minDist, clusters] = min(distances, [], 2); % 找到距离最近的簇
% 更新簇中心
for i = 1:k
centroids(i, :) = mean(X(clusters==i, :), 1);
end
end
% 可视化聚类结果
figure;
for i = 1:k
plot(X(clusters==i, 1), X(clusters==i, 2), 'o');
hold on;
plot(centroids(i, 1), centroids(i, 2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
```
以下是可视化聚类结果的代码:
```
% 假设clusters是聚类结果,其中每个元素是一个簇
% 假设样本的特征为X,共有m个特征
m = size(X, 2);
for i = 1:length(clusters)
color = rand(1, 3); % 随机生成一个颜色
for j = 1:length(clusters{i})
plot(X(clusters{i}(j), 1), X(clusters{i}(j), 2), 'o', 'color', color);
hold on;
end
end
```
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