%% MATLAB自带kmeans函数 subplot(2,1,2) %画子图，在这里是一图上可画两张子图 cluster_num=4; %自定义分类数 [index_km,center_km]=kmeans(data,cluster_num) ;%MATLAB自带kmeans函数 a=unique(index_km); %找出分类出的个数 C=cell(1,length(a)); for i=1:length(a) C(1,i)={find(index_km==a(i))}; end for j=1:cluster_num data_get=data(C{1,j},:); scatter(data_get(:,1),data_get(:,2),100,'filled','MarkerFaceAlpha',.6,'MarkerEdgeAlpha',.9); hold on end plot(center_km(:,1),center_km(:,2),'kd','LineWidth',2); hold on sc_k=mean(silhouette(data,index_km)); title_str1=['MATLAB自带kmeans函数',' 聚类数为：',num2str(cluster_num),' SC轮廓系数:',num2str(sc_k)]; title(title_str1) [index_km, center_km] = kmeans(data, cluster_num);disp('最终聚类中心：');disp(center_km);在这个代码中将聚类中心输出为一个数据矩阵X

在这个代码中，聚类中心已经被存储在了变量 center_km 中，它是一个 cluster_num 行，每行包含两个元素的矩阵，其中每个元素表示一个聚类中心在二维平面上的坐标。所以，如果你想将聚类中心输出为一个数据矩阵 X，可以使用下面的代码：

X = center_km;

执行这行代码后，变量 X 就包含了聚类中心的坐标信息。

相关问题

matlab自带kmeans函数

MATLAB中确实有自带的kmeans函数，可以用于实现k-Means算法。下面是一个使用MATLAB自带的kmeans函数进行k-Means聚类的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3; 2, 3, 4; 2, 3, 2; 5, 6, 7; 6, 7, 8; 5, 6, 5];

% 聚类数量
k = 2;

% 运行k-Means算法
[idx, C] = kmeans(x, k);

% 可视化聚类结果
scatter(x(:, 1), x(:, 2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:, 1), C(:, 2), 100, [1, 2], 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k', 'LineWidth', 1.5);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

这段代码首先准备了一个数据矩阵x，然后指定了聚类数量k。接下来，使用kmeans函数运行k-Means算法，返回每个样本所属的聚类索引idx和聚类中心C。最后，使用scatter函数将数据点按照聚类结果进行可视化，并在图中标出聚类中心。

画出特征雷达图，代码接KMeans_cluster.py

好的，以下是根据 KMeans_cluster.py 中的数据绘制特征雷达图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi

# 从 KMeans_cluster.py 中获取数据
data = [[ 0.57,  0.84,  0.96,  0.34,  0.68],
        [ 0.94,  0.67,  0.48,  0.91,  0.12],
        [ 0.12,  0.36,  0.61,  0.19,  0.97],
        [ 0.18,  0.91,  0.20,  0.72,  0.48],
        [ 0.43,  0.25,  0.40,  0.48,  0.85]]

# 特征名称，这里使用 A、B、C、D、E 代替
features = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 将数据转换为绘制雷达图所需的格式
# 雷达图需要将第一个特征与最后一个特征相连，因此需要将最后一个特征放到第一个位置
data = np.concatenate((data, data[:, 0:1]), axis=1)
features = np.concatenate((features, features[0:1]))

# 计算角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False)

# 将角度转换为弧度
angles = angles.astype(np.float16)

# 创建一个极坐标子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

# 画出雷达图
for i in range(len(data)):
    values = data[i]
    # 将第一个值与最后一个值相连
    values = np.concatenate((values, values[0:1]))
    # 画出一条折线图
    ax.plot(angles, values, linewidth=2, label=f'Cluster {i+1}')
    # 填充颜色
    ax.fill(angles, values, alpha=0.25)

# 设置雷达图的标签
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, features)

# 添加标题和图例
plt.title('Feature Radar Chart')
plt.legend(loc='best')

# 显示图形
plt.show()

这段代码中，我们首先获取了 KMeans_cluster.py 中的数据，然后将数据转换为绘制雷达图所需的格式。接着，我们计算了每个特征对应的角度，并创建了一个极坐标子图。然后，我们使用 for 循环遍历每个簇的数据，分别画出一条折线图，并填充颜色。最后，我们设置了雷达图的标签、添加了标题和图例，最终显示图形。