matlab聚类 代码举例
时间: 2023-06-11 09:05:05 浏览: 68
好的,关于 MATLAB 的聚类代码举例,以下是一个简单的案例:
1. 数据准备
首先需要准备一组数据,假设有一个存储了 5 个 5 维数据的矩阵 X:
```
X = rand(5,5);
```
2. 聚类
利用 MATLAB 中的 kmeans 函数进行聚类。假设要将数据分为两类:
```
[idx, C] = kmeans(X, 2);
```
其中,idx 变量存储了每个数据点所属的簇标号,C 变量存储了每个簇的中心点坐标。
3. 结果展示
利用 MATLAB 中的 scatter 函数将聚类结果可视化:
```
scatter(X(:,1), X(:,2), 20, idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, [1 0 0], 'filled', 's');
```
其中,scatter 函数的第一个参数为数据点的 x 坐标,第二个参数为数据点的 y 坐标,第三个参数为数据点大小,第四个参数为数据点颜色,filled 表示数据点内部填充颜色。第五个参数为可选参数,表示要在图中添加的标记,这里用于标记簇中心点。
这段代码将在图中展示两个簇的分布情况,其中红色的正方形表示每个簇的中心点。
希望以上内容能够对您有所帮助。
相关问题
matlab聚类代码
以下是一个用于聚类的Matlab代码的示例:
```matlab
X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
Y=pdist(X);
SF=squareform(Y);
Z=linkage(Y,'single');
dendrogram(Z);
T=cluster(Z,'maxclust',3);
```
这段代码使用了`pdist`函数计算了数据点之间的距离,然后使用`linkage`函数基于这些距离进行层次聚类。最后,使用`dendrogram`函数绘制了系统聚类树,并使用`cluster`函数将数据点分为3个簇。
matlab聚类算法代码
以下是一个简单的 MATLAB 聚类算法代码示例:
```matlab
% 生成随机数据
data = rand(100, 2);
% 使用 k-means 算法进行聚类
k = 3; % 聚类数目
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');
```
这段代码生成了一个包含 100 个随机数据点的数据集,并使用 k-means 算法将其分为 3 类。最后,使用散点图可视化了聚类结果。
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