航空数据集kmeans聚类算法matlab代码

航空数据集是一个经典的聚类算法数据集，包含了航空公司客户的数据，其中每个数据点都是由15个属性构成的。其中包括客户编号、性别、年龄、所在城市、飞行次数、飞行里程数、折扣系数等等。对于这个数据集，我们可以使用K-means聚类算法来进行分类。

以下是一份简单的MATLAB代码实现K-means聚类算法：

%读取数据
data = xlsread('airline.xls');
%设置聚类数量
k = 5;
%设置迭代次数
max_iters = 10;
%随机初始化聚类中心
centroids = kMeansInitCentroids(data, k);
for i=1:max_iters
    %分配每个数据点到最近的聚类中心
    idx = findClosestCentroids(data, centroids);
    %移动聚类中心到平均位置
    centroids = computeCentroids(data, idx, k);
end
%绘制聚类结果
plotDataPoints(data, idx, k);

这里使用了三个辅助函数：`kMeansInitCentroids`用于随机初始化聚类中心，`findClosestCentroids`用于分配每个数据点到最近的聚类中心，`computeCentroids`用于移动聚类中心到平均位置。这些函数的实现可以参考相关教程或者书籍。

相关问题

kmeans聚类算法matlab代码小白

K-means聚类是一种无监督学习算法，它将数据集分为预先确定数量的簇，每个簇内的数据点彼此相似，而与其他簇的数据点相异。在MATLAB中，你可以使用`kmeans`函数来进行K-means聚类。以下是一个简单的步骤：

% 导入数据 (假设data是你要聚类的数据矩阵)
data = readmatrix('your_data_file.csv');

% 设置要使用的簇的数量（例如5）
numClusters = 5;

% 初始化随机质心（可以手动选择，也可以由kmeans函数自动选择）
initialCentroids = data(randperm(size(data, 1)), :);

% 调用kmeans函数并设置选项（'EmptyAction'='singleton'防止空簇）
[idx, centroids] = kmeans(data, numClusters, 'EmptyAction', 'singleton', 'Replicates', 10); % 重复10次以提高稳定性

% idx就是属于每个簇的索引，centroids是最终的质心

在这个例子中，`idx`是每个样本的所属簇编号，`centroids`则是形成的簇中心。

改进kmeans聚类算法matlab代码

改进K-Means聚类算法通常是为了提高算法性能、稳定性或者适应复杂数据集。在MATLAB中，一种常见的改进方法是引入"肘部法则"（Elbow Method）来确定最优的簇数，或者使用"KMeans++"初始化策略来避免陷入局部最优。

以下是基本的K-Means算法在MATLAB中的示例：

% 加载数据
data = load('your_data.mat'); % 替换为实际数据文件

% 使用KMeans++初始化
[idx, centers] = kmeans(data, 'InitialCenters', 'kmeans++');

% 迭代优化
maxIter = 10; % 设置最大迭代次数
for iter = 1:maxIter
    idx_new = kmeans(data, centers); % 更新簇中心
    if sum(idx ~= idx_new) == 0 % 如果所有点都不改变，则停止迭代
        break;
    end
    centers = mean(data(idx_new,:), [], 1); % 计算新的簇中心
end

% 可视化结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter3(centers(:,1), centers(:,2), centers(:,3), 100, 'k', 'filled');
hold off;

% ELM (肘部法则) 簇数选择
sumdists = zeros(1, maxIter);
for i = 1:maxIter
    [idx, ~, sumdists(i)] = kmeans(data, i+1);
end
[~, bestNumClusters] = min(sumdists(2:end)); % 从第二个开始比较

% 最终结果
best_idx = idx(bestNumClusters);

这只是一个基础版本的代码，实际应用中可能需要根据具体需求添加异常处理、距离度量函数的选择（默认欧氏距离）或其他高级特性。