k-means聚类的matlab代码

k-means聚类算法的MATLAB代码如下：

1. 定义数据集

data = [x1, y1;
        x2, y2;
        ...
        xn, yn];

2. 初始化k个聚类中心

k = 3; % 假设有3类
center = datasample(data, k, 'Replace', false);

3. 开始迭代

maxIter = 100; % 迭代次数
for i = 1:maxIter
    % 计算每个点到k个聚类中心的欧几里德距离
    dist = pdist2(data, center);
    % 将每个点分配到距离最近的聚类中心所在的类别
    [~, label] = min(dist, [], 2);
    % 更新每个聚类中心的位置，即取每个类别中所有点的均值
    for j = 1:k
        center(j, :) = mean(data(label==j, :));
    end
end

4. 结果可视化

% 将每个类别中的点用不同颜色表示出来
figure;
scatter(data(label==1, 1), data(label==1, 2), 'r');
hold on;
scatter(data(label==2, 1), data(label==2, 2), 'g');
scatter(data(label==3, 1), data(label==3, 2), 'b');
% 显示聚类中心
scatter(center(:, 1), center(:, 2), 'k', 'filled');