k-means聚类分析手写数字识别matlab实现

以下是使用Matlab实现手写数字识别的k-means聚类分析的步骤：

1.加载数据集：使用Matlab自带的load函数加载手写数字数据集，该数据集包含5000个20x20像素的数字图像。

2.数据预处理：将每个数字图像转换为一个400维的向量，以便于后续的聚类分析。

3.初始化聚类中心：使用k-means++算法初始化k个聚类中心。

4.聚类分析：使用k-means聚类算法对数据集进行聚类分析，将每个数字图像分配到最近的聚类中心。

5.可视化聚类结果：将聚类结果可视化，以便于观察聚类效果。

以下是Matlab代码实现：

% Step 1: Load dataset
load('ex7data2.mat');

% Step 2: Data preprocessing
X = reshape(X, size(X, 1), []);
m = size(X, 1);

% Step 3: Initialize centroids
K = 10;
initial_centroids = kMeansInitCentroids(X, K);

% Step 4: Run k-means algorithm
[centroids, idx] = runkMeans(X, initial_centroids, 10);

% Step 5: Visualize the results
displayData(centroids');

相关问题

k-meams聚类分析matlab

K-means聚类分析是一种常用的聚类算法，可以用于将数据集划分为K个不同的簇。根据引用\[1\]中的描述，可以使用Python来实现K-means聚类分析。具体步骤包括读取MNIST数据集、使用K-means算法对手写体进行聚类、计算正确率以及使用PCA算法对聚类结果进行可视化。

另外，引用\[2\]中提到了一种基于均值聚类的方法，可以直接调用聚类函数进行实现，并绘制聚类结果。

如果你想在Matlab中进行K-means聚类分析，可以使用Matlab自带的kmeans函数。该函数可以接受样本数据和聚类数作为输入，并返回每个样本所属的簇的标签。你可以根据需要对数据进行归一化处理，然后调用kmeans函数进行聚类分析。

希望以上信息对你有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【最优化方法】K-Means聚类实验：Python实现手写数字图像MNIST分类](https://blog.csdn.net/weixin_43209177/article/details/121499030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [K均值聚类的理解和实现](https://blog.csdn.net/qiao_lili/article/details/83384476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

kmeans聚类算法matlab手写

以下是k-means聚类算法的matlab手写代码。代码中包含了算法的详细注释。

function [cluster_idx, centroids, SSE] = kmeans(X, K, max_iters)
% K-Means聚类算法的手写实现
% 输入参数：X - 数据集，每一行为一个样本
%           K - 类别数
%           max_iters - 最大迭代次数
% 输出参数：cluster_idx - 每个样本所属的类别
%           centroids - 类别中心
%           SSE - 每次迭代后的误差平方和

% 获取数据集样本数和维度
[m, n] = size(X);

% 初始化类别中心
centroids = X(randperm(m, K), :);

% 初始化误差平方和
SSE = zeros(max_iters, 1);

% 迭代K-Means算法
for i = 1:max_iters
    % 计算每个样本所属的类别
    cluster_idx = zeros(m, 1);
    for j = 1:m
        dist = sum((centroids - X(j, :)).^2, 2);
        [~, idx] = min(dist);
        cluster_idx(j) = idx;
    end
    
    % 计算每个类别的中心
    for k = 1:K
        centroids(k, :) = mean(X(cluster_idx == k, :), 1);
    end
    
    % 计算误差平方和
    SSE(i) = 0;
    for j = 1:m
        SSE(i) = SSE(i) + sum((X(j, :) - centroids(cluster_idx(j), :)).^2);
    end
    
    % 判断是否收敛
    if i > 1 && abs(SSE(i) - SSE(i-1)) < 1e-5
        break;
    end
end

end

使用示例：

% 生成随机数据集
X = randn(100, 2);

% 调用kmeans函数进行聚类
K = 3;
max_iters = 100;
[cluster_idx, centroids, SSE] = kmeans(X, K, max_iters);

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), cluster_idx);
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
title('K-Means Clustering');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');