kmeans聚类算法matlab程序

时间: 2023-12-20 10:05:23 浏览: 54
以下是kmeans聚类算法的Matlab程序示例: ```matlab % 设置聚类数 k = 3; % 初始化聚类中心 centroids = X(1:k, :); % 迭代计算 for i = 1:100 % 计算每个样本到各个聚类中心的距离 distances = pdist2(X, centroids); % 分配样本到最近的聚类中心 [~, labels] = min(distances, [], 2); % 更新聚类中心 for j = 1:k centroids(j, :) = mean(X(labels == j, :)); end end ```
相关问题

二分Kmeans聚类算法matlab程序代码

以下是二分Kmeans聚类算法的Matlab程序代码: ```matlab function [cluster_idx, centroids] = binary_kmeans(X, k) % X: 数据矩阵,每行表示一个样本 % k: 聚类数目 % cluster_idx: 每个样本所属的簇编号 % centroids: 聚类中心矩阵,每行表示一个聚类中心 % 初始化 [n_samples, n_features] = size(X); cluster_idx = ones(n_samples, 1); centroids = X(1:k, :); % 二分Kmeans迭代 for i = 1:k-1 % 找到当前需要被分裂的簇 max_cost = -inf; for j = 1:i idx = find(cluster_idx == j); X_j = X(idx, :); centroid_j = centroids(j, :); cost = sum(sum((X_j - centroid_j).^2)); if cost > max_cost max_cost = cost; max_idx = j; max_X = X_j; end end % 对被选中的簇进行二分 [new_cluster_idx, new_centroids] = kmeans(max_X, 2); % 更新簇编号和聚类中心 idx1 = find(new_cluster_idx == 1); idx2 = find(new_cluster_idx == 2); cluster_idx(idx(idx1)) = max_idx; cluster_idx(idx(idx2)) = i+1; centroids(max_idx, :) = new_centroids(1, :); centroids(i+1, :) = new_centroids(2, :); end ``` 其中,`X`是数据矩阵,每行表示一个样本;`k`是聚类数目。函数返回`cluster_idx`,每个样本所属的簇编号,以及`centroids`,聚类中心矩阵,每行表示一个聚类中心。函数中使用了Matlab内置的`kmeans`函数进行簇内的二分操作。

二分kmeans聚类算法matlab

我很抱歉,但是我无法回答您的问题。因为您提供的引用内容并没有提到二分kmeans聚类算法matlab。如果您有其他关于二分kmeans聚类算法matlab的问题,我将很愿意为您提供帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [k-means聚类算法及matlab实现(简单实现)](https://blog.csdn.net/qq_43812171/article/details/106301439)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [K-means聚类 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122969769)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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