不需要指定聚类类别数目的kmeans算法的MATLAB代码
时间: 2024-05-19 18:15:18 浏览: 5
可以通过使用Matlab内置的kmeans函数来实现不指定聚类类别数目的Kmeans算法。具体代码如下:
data = load('data.mat'); % 加载数据
X = data.X; % 获取数据集
[idx,C] = kmeans(X,'EmptyAction','singleton'); % 不指定聚类数量的Kmeans聚类
其中,data.mat是存储数据集的.mat文件,X是数据集矩阵,idx是每个数据点所属聚类的簇标签,C是每个簇的中心点坐标。
希望对你有所帮助!
相关问题
kmeans聚类算法matlab代码
K-means 聚类算法的 MATLAB 代码如下:
```
% X: 数据矩阵,每一行代表一个样本
% k: 聚类个数
% C: 聚类中心
% idx: 每一个样本所属的聚类编号
function [C, idx] = kmeans(X, k)
[m, n] = size(X);
% 随机初始化聚类中心
C = X(randperm(m, k), :);
old_C = C;
idx = zeros(m, 1);
while true
% 更新每一个样本所属的聚类编号
for i = 1:m
min_dist = inf;
for j = 1:k
dist = sum((X(i, :) - C(j, :)).^2);
if dist < min_dist
min_dist = dist;
idx(i) = j;
end
end
end
% 更新聚类中心
for i = 1:k
C(i, :) = mean(X(idx == i, :));
end
% 如果聚类中心没有发生变化,则算法终止
if C == old_C
break;
end
old_C = C;
end
end
```
这份代码实现了 k-means 算法的核心过程。在调用该函数时,需要传入数据矩阵和聚类个数,函数会返回聚类中心和每一个样本所属的聚类编号。
kmeans聚类算法 matlab代码
以下是一个简单的kmeans聚类算法的matlab代码示例:
```matlab
% 生成100个二维随机数据点
data = rand(100,2);
% 设置聚类个数为3
k = 3;
% 随机初始化聚类中心
centroids = data(randperm(size(data,1),k),:);
% 最大迭代次数
max_iter = 100;
% 初始化变量
iter = 0;
old_centroids = zeros(size(centroids));
while ~isequal(centroids, old_centroids) && iter < max_iter
% 保存上一次迭代的聚类中心
old_centroids = centroids;
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
dists = pdist2(data, centroids);
% 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心
[~, idx] = min(dists, [], 2);
% 更新聚类中心为每个聚类的平均值
for i = 1:k
centroids(i,:) = mean(data(idx == i,:), 1);
end
% 迭代次数加1
iter = iter + 1;
end
% 将数据点按照聚类分配结果绘制散点图
figure;
scatter(data(idx==1,1), data(idx==1,2), 'r');
hold on;
scatter(data(idx==2,1), data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1), data(idx==3,2), 'b');
scatter(centroids(:,1), centroids(:,2), 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
```
这段代码首先生成了100个二维随机数据点,然后使用kmeans聚类算法将它们分成了3个簇。最后将数据点按照聚类结果绘制了散点图,并用黑色实心圆表示每个聚类的中心。