聚类轮廓系数matlab代码
时间: 2023-11-17 13:08:36 浏览: 72
聚类轮廓系数是一种用于评估聚类效果的指标,其值越接近1表明聚类效果越好。下面是Matlab代码实现聚类轮廓系数的计算:
```matlab
% 设定聚类数目k和数据集X
k = 3;
X = rand(50,2);
% 进行k-means聚类
[idx, C] = kmeans(X, k);
% 计算聚类轮廓系数
s = silhouette(X,idx);
mean_s = mean(s);
% 可视化聚类结果和轮廓系数
figure;
subplot(1,2,1);
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');
title(sprintf('k-means clustering with k=%d', k));
subplot(1,2,2);
bar(s);
title(sprintf('Silhouette Coefficients (mean=%f)', mean_s));
```
在以上代码中,我们首先设定了聚类数目k和数据集X。然后使用Matlab内置的kmeans函数进行聚类,并得到每个数据点的聚类标签idx和聚类中心C。最后,使用内置的silhouette函数计算聚类轮廓系数s,并求出所有点的平均值mean_s。最后,我们将聚类结果和轮廓系数可视化展示出来。
相关问题
轮廓系数matlab代码
以下是一个简单的轮廓系数的 Matlab 代码:
```matlab
% 载入数据
load fisheriris
X = meas;
% 指定聚类数
k = 3;
% 使用 k-means 算法进行聚类
[idx, C] = kmeans(X, k);
% 计算轮廓系数
s = silhouette(X, idx);
% 绘制聚类结果和轮廓系数图
figure
subplot(1,2,1)
gscatter(X(:,1),X(:,2),idx)
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
title(['Clustering with k = ' num2str(k)])
subplot(1,2,2)
histogram(s)
title(['Silhouette Coefficient with k = ' num2str(k)])
```
该代码使用了鱼类数据集 Fisheriris,使用 k-means 算法进行聚类,并计算轮廓系数。最后将聚类结果和轮廓系数图绘制在一起。注意,轮廓系数的范围在 -1 到 1 之间,值越接近 1 表示聚类效果越好。
kmeans聚类算法matlab代码显示聚类数和轮廓系数
以下是一个简单的 MATLAB 代码,用于计算 K-Means 聚类算法的聚类数和轮廓系数:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat');
% 设置聚类数的范围
k_range = 2:10;
% 初始化轮廓系数向量
s = zeros(length(k_range), 1);
% 计算每个聚类数的轮廓系数
for i = 1:length(k_range)
k = k_range(i);
[idx, C] = kmeans(data, k);
s(i) = silhouette(data, idx);
end
% 绘制轮廓系数图像
figure;
plot(k_range, s);
xlabel('聚类数');
ylabel('轮廓系数');
title('K-Means 聚类算法的聚类数和轮廓系数');
```
在这个例子中,我们假设数据已经被加载到 MATLAB 的工作区中,并且存储在一个名为 `data` 的变量中。我们设置聚类数的范围为 2 到 10,并计算每个聚类数的轮廓系数。最后,我们使用 `plot` 函数绘制了聚类数和轮廓系数之间的关系图。