matlab kmeans函数

Matlab中的kmeans函数是用于执行k-means聚类算法的函数。它的语法如下：
[idx, C] = kmeans(X, k)
登录后复制
其中，X是数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；k是聚类的簇数；idx是一个列向量，保存了每个样本所属的簇的索引；C是一个矩阵，每一行代表一个聚类中心。
以下是一个示例：
% 生成示例数据
data = [randn(100,2)+1.5; randn(100,2)-1.5];

% 调用kmeans函数进行聚类
k = 2;
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
登录后复制
这个示例中，我们生成了一个二维的示例数据，并使用kmeans函数将数据分为两个簇。最后，使用gscatter函数将聚类结果可视化，并用黑色的"x"标记表示聚类中心。

相关问题

matlab kmeans函数定义

matlab中的kmeans函数用于执行k-means聚类算法。其函数定义如下：
[idx, C] = kmeans(X, k)
[idx, C, sumd] = kmeans(X, k)
[idx, C, sumd, D] = kmeans(X, k)
登录后复制
其中，X是一个n-by-p的矩阵，表示n个p维数据点；k是聚类的数目；idx是一个n-by-1的向量，表示每个数据点所属的聚类编号；C是一个k-by-p的矩阵，表示每个聚类的中心点；sumd是一个k-by-1的向量，表示每个聚类内数据点到中心点的距离平方和；D是一个n-by-k的矩阵，表示每个数据点到每个聚类中心点的距离平方。

MATLAB kmeans函数语法

MATLAB kmeans函数的语法如下：
[idx, C] = kmeans(X, k)
其中，X是一个n×p的矩阵，表示n个p维向量的集合；k是聚类的数目；idx是一个n×1的向量，表示每个向量所属的聚类编号；C是一个k×p的矩阵，表示k个聚类的中心向量。