kmeans聚类算法matlab代码
时间: 2023-08-30 07:05:11 浏览: 61
以下是一个基本的 k-means 聚类算法的 MATLAB 代码:
```matlab
function [centroids, label] = kmeans(X, K)
% X: 数据矩阵,每行表示一个样本
% K: 聚类数
% 初始化质心
[N, d] = size(X);
centroids = X(randperm(N, K), :);
% 迭代优化
label = zeros(N, 1);
for iter = 1:100
% 聚类分配
for i = 1:N
distances = sqrt(sum((X(i, :) - centroids) .^ 2, 2));
[~, label(i)] = min(distances);
end
% 更新质心
for k = 1:K
centroids(k, :) = mean(X(label == k, :), 1);
end
end
end
```
首先,我们从输入参数中获取数据矩阵 X 和聚类数 K。然后,我们随机选择 K 个样本作为质心,并进行迭代优化。
在每次迭代中,我们首先根据当前的质心将每个样本分配到最近的聚类中。然后,我们计算每个聚类中所有样本的平均值,并将其作为新的质心。
我们重复这个过程,直到质心不再变化或达到最大迭代次数为止。最终,我们将每个样本的标签返回给输出参数 label,以及每个聚类的质心返回给输出参数 centroids。
相关问题
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。
kmeans聚类算法 matlab代码 高维
k-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法,用于将数据点划分为k个簇。这种算法的目标是使得同一簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相差较大。下面是k-means聚类算法在Matlab中的代码示例:
```matlab
% 假设有一个n×m的数据矩阵X,其中n是数据点的个数,m是数据点的维度
% k是要划分的簇的个数
% 初始化k个簇的质心,可以随机选择k个数据点作为初始质心
centroids = X(randperm(n, k), :);
% 迭代更新质心和重新分配数据点直到收敛
while true
% 计算每个数据点到各个质心的距离
distances = pdist2(X, centroids);
% 将数据点分配到距离最近的质心所在的簇
[~, assignments] = min(distances, [], 2);
% 更新质心为每个簇的均值
for i = 1:k
centroids(i, :) = mean(X(assignments == i, :));
end
% 判断是否达到收敛条件
if old_centroids == centroids
break;
end
old_centroids = centroids;
end
% 最终得到的assignments变量记录了每个数据点所属的簇的编号
```
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