已经有了数据,请给我一份matlab的可以套入数据的K-medoids代码
时间: 2024-05-09 21:17:32 浏览: 6
以下是一个简单的K-medoids算法的matlab代码,可以套入数据并输出聚类结果:
```
% K-medoids算法
% 输入数据为数据矩阵data和聚类数目k
% 输出聚类结果label和聚类中心center
function [label, center] = kMedoids(data, k)
% 初始化
[n, m] = size(data);
label = zeros(n, 1);
center = zeros(k, m);
distance = zeros(n, k);
% 随机选择k个中心点
randIndex = randperm(n, k);
center = data(randIndex, :);
while true
% 计算每个数据点到中心点的距离
for i = 1:k
distance(:, i) = sum(abs(data - center(i, :)), 2);
end
% 分配数据点到最近的中心点
[~, label] = min(distance, [], 2);
% 计算新的中心点
for i = 1:k
index = find(label == i);
if isempty(index)
continue;
end
cost = sum(distance(index, i));
for j = 1:length(index)
newCenter = data(index(j), :);
newCost = sum(distance(index, j));
if newCost < cost
center(i, :) = newCenter;
cost = newCost;
end
end
end
% 判断是否收敛
if oldLabel == label
break;
end
oldLabel = label;
end
end
```
使用方法:
1. 将上述代码复制到matlab编辑器中并保存为kMedoids.m文件。
2. 在matlab命令窗口中加载数据矩阵data和聚类数目k,并调用kMedoids函数进行聚类:
```
load('data.mat'); % 加载数据矩阵data
k = 3; % 聚类数目为3
[label, center] = kMedoids(data, k); % 调用kMedoids函数进行聚类
```
3. 输出聚类结果:
```
disp(label);
disp(center);
```
其中label为每个数据点的聚类标签,center为每个聚类的中心点。