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

以下是kmeans聚类算法的Matlab代码：

% 数据准备
data = [1,1;1,2;2,1;2,2;5,5;5,6;6,5;6,6];

% 聚类个数和最大迭代次数
k = 2;
max_iter = 10;

% 初始化聚类中心
center = data(randperm(size(data,1),k),:);
last_center = center;

% 迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    dist = pdist2(data,center);
    
    % 对每个样本进行聚类
    [~,label] = min(dist,[],2);
    
    % 更新聚类中心
    for i = 1:k
        center(i,:) = mean(data(label==i,:));
    end
    
    % 判断聚类中心是否变化
    if isequal(center,last_center)
        break;
    end
    last_center = center;
end

% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1),data(:,2),[],label);

注释部分是对代码的解释。

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：

% 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。