用matlab写一个ISODADA算法
时间: 2024-03-30 22:38:13 浏览: 24
好的,以下是一个简单的 ISODADA 算法的 MATLAB 实现:
```
function [labels, centers] = isodada(data, k)
% data: n x m 的数据矩阵,n 表示数据个数,m 表示特征个数
% k: 聚类个数
% labels: n x 1 的向量,表示每个数据所属的聚类标签
% centers: k x m 的矩阵,表示每个聚类的中心
% 初始化聚类中心
centers = datasample(data, k, 'Replace', false);
% 初始化聚类标签
labels = ceil(k*rand(size(data, 1), 1));
% 迭代次数
maxIter = 100;
% 迭代过程中记录的聚类中心变化
centerHistory = zeros(k, size(data, 2), maxIter);
centerHistory(:, :, 1) = centers;
for iter = 2:maxIter
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
dists = pdist2(data, centers);
% 找到每个数据点距离最近的聚类中心
[~, labels] = min(dists, [], 2);
% 更新聚类中心
for i = 1:k
centers(i, :) = mean(data(labels == i, :), 1);
end
% 记录聚类中心变化
centerHistory(:, :, iter) = centers;
% 如果聚类中心不再改变,退出迭代
if isequal(centerHistory(:, :, iter), centerHistory(:, :, iter-1))
break;
end
end
end
```
该算法的核心思想是随机选择 k 个数据点作为初始聚类中心,然后迭代更新聚类中心,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数为止。在每次迭代中,先计算每个数据点到聚类中心的距离,然后将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所对应的聚类中。最后,更新每个聚类的中心,重复执行以上步骤,直到满足停止条件。
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