matlab的k均值聚类

MATLAB中的k均值聚类算法可以通过以下步骤实现:

1. 创建函数[Kmeans]来实现k均值聚类算法。该函数需要输入参数data和k，其中data是待聚类的数据，k是聚类的类别数。

2. 在[Kmeans]函数中，首先从data中随机选择k个样本作为初始均值向量。然后初始化一个元胞数组C，用于存储每个类别的样本，以及迭代次数iter。

3. 进入迭代循环，判断当前的均值向量[new_u]是否与上一次迭代的均值向量[u]相等。如果相等，则结束迭代；如果不相等，则继续迭代。

4. 在每次迭代中，计算每个样本点与各个中心的欧式距离，并将样本点分配给距离最近的中心。将样本点分配到对应的元胞C中。

5. 对于每个类别，计算新的均值向量[new_u]作为该类别中所有样本的平均值。

6. 更新迭代次数iter，继续下一次迭代。

7. 在迭代结束后，调用[KmeansPlot]函数对聚类结果进行可视化。

总结起来，MATLAB的k均值聚类算法主要包括选择初始均值向量、计算样本点与中心的距离、将样本点分配到对应的类别、更新均值向量等步骤。通过迭代计算，最终得到聚类结果。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Matlab实现K均值聚类](https://blog.csdn.net/herinhu/article/details/71792402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB矩阵基础操作，提供一些基础操作示例](https://download.csdn.net/download/li171049/88249335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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