k-means聚类迭代算法matlab

以下是k-means聚类迭代算法的matlab代码实现：

function [idx, C] = kmeans(X, k)
% X: 数据矩阵，每行为一个样本，每列为一个特征
% k: 簇的个数
% idx: 每个样本所属的簇
% C: 簇中心

% 初始化簇中心
C = X(randperm(size(X, 1), k), :);

% 迭代
while true
    % 计算每个样本到簇中心的距离
    D = pdist2(X, C);

    % 分配样本到簇
    [~, idx] = min(D, [], 2);

    % 更新簇中心
    C_new = zeros(k, size(X, 2));
    for i = 1:k
        C_new(i, :) = mean(X(idx == i, :), 1);
    end

    % 判断是否收敛
    if norm(C_new - C) < 1e-6
        break;
    end

    C = C_new;
end

该函数接受数据矩阵和簇的个数作为输入，返回每个样本所属的簇和簇中心。其中，初始化簇中心采用随机选择的方式，迭代收敛的判断标准为簇中心的变化量是否小于1e-6。

相关问题

k-means聚类算法迭代 matlab

以下是用 MATLAB 实现 k-means 聚类算法迭代的示例代码：

% 设定数据集和聚类数
data = [1 1; 1.5 2; 3 4; 5 7; 3.5 5; 4.5 5; 3.5 4.5];
k = 2;

% 随机初始化聚类中心
centroids = data(randperm(size(data, 1), k), :);

% 迭代聚类过程
iter_count = 0;
while true
    % 计算每个点到每个聚类中心的距离
    distances = pdist2(data, centroids);
    
    % 分配每个点到最近的聚类中心，并计算新的聚类中心
    [min_distances, cluster_indices] = min(distances, [], 2);
    new_centroids = zeros(k, size(data, 2));
    for i = 1:k
        new_centroids(i, :) = mean(data(cluster_indices == i, :), 1);
    end
    
    % 判断聚类中心是否变化
    if isequal(centroids, new_centroids)
        break;
    end
    
    % 更新聚类中心并计数
    centroids = new_centroids;
    iter_count = iter_count + 1;
end

% 输出聚类结果和迭代次数
fprintf('聚类结果：\n');
disp(cluster_indices);
fprintf('迭代次数：%d\n', iter_count);

该代码中，首先设定了数据集 `data` 和聚类数 `k`，然后随机初始化了 `k` 个聚类中心。接着进入迭代聚类过程，该过程包含两个步骤：

1. 计算每个点到每个聚类中心的距离。
2. 分配每个点到最近的聚类中心，并计算新的聚类中心。

迭代过程会一直进行，直到聚类中心不再变化为止。最后输出聚类结果和迭代次数。

需要注意的是，该示例代码只适用于二维数据集，如果数据集的维度更高，需要对代码进行相应的修改。另外，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类数和初始聚类中心，否则可能会影响聚类效果。

K-means聚类算法Matlab代码

### 回答1：
以下是K-means聚类算法的Matlab代码示例：

%数据集
data = [2.0, 3.0; 2.1, 2.9; 1.6, 2.8; 1.9, 3.2; 1.5, 3.0; 3.0, 1.0; 3.2, 0.8; 3.5, 1.0; 3.1, 1.5; 3.3, 1.8];

%设置聚类数目
k = 2;

%随机初始化聚类中心
center = datasample(data, k, 'Replace', false);

%重复迭代过程，直到聚类中心不再变化
while true
    %分配数据点到最近的聚类中心
    dist = pdist2(data, center);
    [~, idx] = min(dist, [], 2);
    
    %重新计算聚类中心
    new_center = zeros(k, size(data, 2));
    for i = 1:k
        new_center(i, :) = mean(data(idx == i, :), 1);
    end
    
    %如果聚类中心不再变化，则结束迭代
    if isequal(center, new_center)
        break;
    end
    
    %更新聚类中心
    center = new_center;
end

%显示聚类结果
figure;
gscatter(data(:, 1), data(:, 2), idx);
hold on;
plot(center(:, 1), center(:, 2), 'k*', 'MarkerSize', 10);
title('K-means Clustering');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

在代码中，首先定义了数据集和聚类数目。然后，使用`datasample`函数随机初始化聚类中心。接着，使用循环迭代的方式，将数据点分配到最近的聚类中心，并重新计算聚类中心。如果聚类中心不再变化，则结束迭代。最后，使用`gscatter`函数显示聚类结果。

需要注意的是，K-means聚类算法对初始聚类中心的选择非常敏感。为了避免局部最优解，可以多次运行算法并选择最优的聚类结果。

### 回答2：
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法。下面是一个简单的K-means聚类算法的Matlab代码示例。

% 设置聚类中心个数
K = 3;

% 设置迭代次数
maxIterations = 100;

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);

% 初始化聚类中心
center = rand(K, 2);

% 开始迭代
for iter = 1:maxIterations
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    distances = pdist2(data, center);
    
    % 找到每个样本离自己最近的聚类中心
    [~, labels] = min(distances,[],2);
    
    % 更新聚类中心
    for k = 1:K
        center(k, :) = mean(data(labels==k, :));
    end
end

% 绘制聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, labels, 'filled');
hold on;
scatter(center(:,1), center(:,2), 50, 'k', 'filled');

这段代码中首先设置了聚类中心的个数K和迭代次数maxIterations。然后生成了一个随机数据集data，其中有100个样本，每个样本有2个特征。接着初始化了K个随机的聚类中心center。之后开始迭代，计算每个样本到聚类中心的距离，并找到每个样本离自己最近的聚类中心。然后更新聚类中心，即计算每个聚类的样本的均值作为新的聚类中心。迭代完成后，用散点图绘制了聚类结果，样本用不同颜色表示不同的聚类，聚类中心用黑色圆点表示。

### 回答3：
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。下面是K-means聚类算法的Matlab代码：

1. 首先，我们需要定义输入数据集和簇的数量K：

X = [x1, x2, ..., xn]; % 输入数据集
K = 3; % 簇的数量

2. 初始化聚类中心，从数据集中随机选择K个样本作为初始聚类中心：

rng(1); % 设置随机种子
idx = randperm(size(X,2), K); % 随机选择K个样本
centroids = X(:, idx); % 初始化聚类中心

3. 迭代更新聚类中心，直到聚类中心不再发生变化为止：

while true
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    dists = pdist2(X', centroids');
    % 找到距离每个样本最近的聚类中心
    [~, labels] = min(dists, [], 2);
    % 更新聚类中心
    new_centroids = zeros(size(X, 1), K);
    for k = 1:K
        cluster_samples = X(:, labels == k);
        new_centroids(:, k) = mean(cluster_samples, 2);
    end
    % 判断聚类中心是否发生变化
    if isequal(centroids, new_centroids)
        break;
    end
    centroids = new_centroids;
end

4. 最后，可以将每个样本分配到最终的簇中：

dists = pdist2(X', centroids');
[~, labels] = min(dists, [], 2);

以上就是基于Matlab实现的K-means聚类算法的代码。该代码将输入数据集分为K个不同的簇，并给出每个样本所属的簇的标签。这个算法可以通过调整簇的数量和输入数据集来适用于不同的实际问题。