kmeans聚类算法matlab程序

以下是kmeans聚类算法的Matlab程序示例：

% 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：

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。

kmeans聚类算法matlab

在MATLAB中使用kmeans聚类算法可以使用以下代码：

假设有一个数据矩阵X，其中每一行表示一个数据样本，每一列表示一个特征，k表示聚类的数目：

[idx, C] = kmeans(X, k);

其中，idx是一个大小为N的向量，代表每个样本所属的聚类编号，C是一个大小为k x p的矩阵，代表每个聚类的中心点，p表示特征的数量。

如果需要设置聚类的参数，可以使用以下代码进行设置：

opts = statset('MaxIter', 1000);
[idx, C] = kmeans(X, k, 'Options', opts);

其中，MaxIter表示最大迭代次数。

如果需要使用不同的距离度量，可以使用以下代码进行设置：

[idx, C] = kmeans(X, k, 'Distance', 'cityblock');

其中，Distance表示距离度量方式，可以选择的包括：'sqeuclidean'，'cityblock'，'cosine'等。