kmeans聚类算法matlab程序
时间: 2023-12-20 10:05:23 浏览: 38
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%"]
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