Kmeans++算法 matlab
时间: 2023-11-07 15:59:39 浏览: 83
基于Matlab的Kmeans++聚类算法实现
Kmeans算法是一种聚类算法,可以将数据集分成k个簇。Matlab中提供了kmeans函数实现该算法。
语法:[idx, C] = kmeans(X, k)
其中,X是数据矩阵,每行代表一个样本;k是簇的个数;idx是每个样本所属的簇的索引;C是簇的中心点。
示例:
假设有一个2维的数据集X,其中包含5个样本,需要将其分成3个簇。
X = [1 1; 1.5 2; 3 4; 5 7; 3.5 5];
[idx, C] = kmeans(X, 3);
执行完毕后,idx的值为[1; 1; 2; 3; 2],表示第1、2个样本属于第1个簇,第3、5个样本属于第2个簇,第4个样本属于第3个簇;C的值为[1.25 1.5; 3.25 4.5; 4.25 6],表示3个簇的中心点分别为(1.25,1.5),(3.25,4.5),(4.25,6)。
除了基本的kmeans函数之外,还可以通过指定不同的参数来改变算法的行为,例如:
1. 'Replicates'参数可以指定算法重复运行的次数。
2. 'Distance'参数可以指定距离度量方式,如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
3. 'Start'参数可以指定算法初始状态的方式,如随机选择初始簇中心点、指定初始簇中心点等。
4. 'MaxIter'参数可以指定算法最大迭代次数。
代码示例:
X = [1 1; 1.5 2; 3 4; 5 7; 3.5 5];
[idx, C] = kmeans(X, 3, 'Replicates', 5, 'Distance', 'cityblock', 'Start', 'sample', 'MaxIter', 1000);
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