matlab对矩阵进行kmeans聚类后，怎么查看每个变量的分类

在 MATLAB 中，可以使用 kmeans 函数进行聚类操作。聚类完成后，可以使用 cluster 函数来查看每个样本所属的类别。具体步骤如下：

1. 使用 kmeans 函数对矩阵进行聚类，例如：

[idx, C] = kmeans(X, k);

其中，X 是待聚类的矩阵，k 是指定的聚类数，idx 是每个样本所属的类别编号，C 是聚类中心矩阵。

2. 使用 cluster 函数查看每个样本所属的类别，例如：

C1 = cluster(idx);

其中，idx 是 kmeans 函数返回的每个样本所属的类别编号，C1 是每个样本所属的类别。

3. 使用 find 函数查找某个类别的样本编号，例如：

cluster1_idx = find(C1 == 1);

其中，1 表示第一个类别，cluster1_idx 是第一个类别的样本编号。

4. 根据样本编号获取原始数据矩阵中对应的行，例如：

cluster1_data = X(cluster1_idx, :);

其中，X 是原始数据矩阵，cluster1_idx 是第一个类别的样本编号，cluster1_data 是第一个类别的数据矩阵。

按照上述步骤，可以查看每个变量的分类。

相关问题

matlab kmeans聚类

### Matlab 中使用 K-Means 进行聚类分析

#### 加载数据集
为了执行 K-Means 聚类算法，首先需要加载待处理的数据。假设有一个名为 `data.mat` 的文件存储着要聚类的数据。

load('data.mat');

此命令会将保存于 `.mat` 文件中的变量导入到工作区中[^2]。

#### 设定参数
设定聚类的数量 \(K\) 和最大迭代次数作为输入参数给 K-Means 算法：

K = 3;              % 定义期望的簇数量
max_iters = 100;    % 设置最大的迭代轮次

这里选择了三个类别来进行分类，并允许最多一百次尝试去优化位置直到收敛为止。

#### 初始化质心
初始化阶段非常重要；它决定了后续计算的方向。可以随机选取样本点作为初始质心或者采用其他策略如 k-means++ 来提高效率和效果:

centroids = kMeansInitCentroids(X, K);

这段代码调用了自定义函数 `kMeansInitCentroids()` ，用于生成指定数目\(K\)个质心的位置向量列表。注意这里的 X 表示特征矩阵即原始数据集。

#### 执行 K-Means 循环过程
进入核心部分——循环更新每个观测所属组别以及相应的新质心坐标直至满足终止条件（达到预设的最大迭代次数或不再发生变化）。具体操作如下所示：

for iter = 1:max_iters
    % 将各实例指派至距离最近的那个中心点所代表的一类里
    idx = findClosestCentroids(X, centroids);

    % 更新当前这批被选作参照物的对象集合之平均值成为新的参考对象
    centroids = computeCentroids(X, idx, K);
end

上述片段展示了标准版 K-Means 方法的核心逻辑：通过不断调整成员归属关系并据此修正群体表征来逐步逼近全局最优解的过程。

#### 结果展示与评估指标
完成以上步骤之后便可以获得最终划分方案及其对应的统计特性描述。对于结果的质量检验可借助多种手段比如轮廓系数(Silhouette Score)、Calinski-Harabasz Index 或 Davies-Bouldin Index 等外部验证措施辅助判断模型性能优劣程度[^1]。

kmeans聚类分析matlab

### 使用Matlab进行KMeans聚类分析

#### 实现KMeans聚类分析的步骤说明

为了在Matlab中执行KMeans聚类分析，可以遵循以下过程：

定义数据集并选择合适的簇数量是至关重要的第一步。对于确定最佳的簇数目，可以通过计算不同的评价因子来辅助决策[^1]。

% 加载数据文件中的变量X作为输入特征矩阵
load('data.mat');

设定期望的簇的数量`K`以及最大迭代次数`max_iters`用于控制算法运行参数。初始化质心位置通常采用随机选取的方式完成。

K = 3; % 设定要分成多少个类别
max_iters = 100;
centroids = kMeansInitCentroids(X, K);

进入主要循环结构，在每次迭代过程中更新每个样本所属分类标签，并据此调整各簇的新质心坐标直到收敛或达到预设的最大迭代轮次为止。

for iter = 1:max_iters
    idx = findClosestCentroids(X, centroids); % 将各个观测值指派给距离最近的那个中心点所在的组别
    
    % 更新新的质心位置
    for c = 1:K
        centroids(c,:) = mean(X(idx==c,:), 'omitnan');
    end
end

最后一步是对结果可视化展示以便直观理解分群效果。通过不同颜色标记区分各类别的成员分布情况及其对应的几何重心所在之处。

figure();
hold on;

colors = {'r*', 'b+', 'g.'}; % 定义三种颜色样式表示三个可能的结果集群
for i = 1:size(X, 1)
    colorIdx = min(K, idx(i)); % 如果有更多种类则取最小的有效索引值
    plot(X(i,2), X(i,3), colors{colorIdx});
end

plot(centroids(:,2), centroids(:,3), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'k',...
     'MarkerSize', 8);

title(['Cluster Visualization with ', num2str(K), '-means']);
xlabel('Feature Dimension 2');
ylabel('Feature Dimension 3');

legend({'Class 1', 'Class 2', 'Class 3'},...
       'Location','BestOutside')
    
grid on;
box on;
hold off;

上述代码片段展示了完整的流程框架，其中涉及到了几个自定义函数如`findClosestCentroids()` 和 `kMeansInitCentroids()`, 这些可以根据具体应用场景自行实现或者调用MATLAB内置功能替代[^2][^3]。