kmedoids聚类matlab代码
时间: 2024-02-07 16:01:16 浏览: 44
k-medoids聚类是一种基于划分的聚类方法,与k-means类似,但是它使用样本点作为代表来计算聚类中心点。
在MATLAB中,可以使用'kmedoids'函数来实现k-medoids聚类。函数的基本语法如下:
IDX = kmedoids(X,k,'Distance','cityblock','Options',options)
其中,X是输入的数据矩阵,每行代表一个样本;k是聚类的个数;'Distance'参数指定了距离度量方法,这里使用的是城市街区距离(即曼哈顿距离);'Options'参数是一个结构体,指定了算法的参数和选项。
函数的输出是一个向量IDX,代表每个样本所属的聚类索引。
以下是一个示例的MATLAB代码,演示如何使用k-medoids聚类:
% 生成随机数据
data = rand(100, 2);
% 调用kmedoids函数进行聚类
k = 3; % 聚类个数
options = statset('Display','final');
IDX = kmedoids(data, k, 'Distance', 'cityblock', 'Options', options);
% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), IDX);
title('k-medoids聚类结果');
在这个示例中,我们生成了一个100个样本点的随机数据矩阵。然后调用kmedoids函数进行聚类,设置聚类个数为3,距离度量方法为城市街区距离。最后,使用gscatter函数绘制聚类结果,不同聚类使用不同的颜色表示。