kmeans聚类算法matlab代码输出典型负荷曲线

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相关问题

kmeans聚类算法matlab代码

以下是一个基本的 k-means 聚类算法的 MATLAB 代码：

function [centroids, label] = kmeans(X, K)
% X: 数据矩阵，每行表示一个样本
% K: 聚类数

% 初始化质心
[N, d] = size(X);
centroids = X(randperm(N, K), :);

% 迭代优化
label = zeros(N, 1);
for iter = 1:100
    % 聚类分配
    for i = 1:N
        distances = sqrt(sum((X(i, :) - centroids) .^ 2, 2));
        [~, label(i)] = min(distances);
    end
    
    % 更新质心
    for k = 1:K
        centroids(k, :) = mean(X(label == k, :), 1);
    end
end
end

首先，我们从输入参数中获取数据矩阵 X 和聚类数 K。然后，我们随机选择 K 个样本作为质心，并进行迭代优化。

在每次迭代中，我们首先根据当前的质心将每个样本分配到最近的聚类中。然后，我们计算每个聚类中所有样本的平均值，并将其作为新的质心。

我们重复这个过程，直到质心不再变化或达到最大迭代次数为止。最终，我们将每个样本的标签返回给输出参数 label，以及每个聚类的质心返回给输出参数 centroids。

kmeans聚类算法 matlab代码

以下是一个简单的kmeans聚类算法的matlab代码示例：

% 生成100个二维随机数据点
data = rand(100,2);

% 设置聚类个数为3
k = 3;

% 随机初始化聚类中心
centroids = data(randperm(size(data,1),k),:);

% 最大迭代次数
max_iter = 100;

% 初始化变量
iter = 0;
old_centroids = zeros(size(centroids));

while ~isequal(centroids, old_centroids) && iter < max_iter
    % 保存上一次迭代的聚类中心
    old_centroids = centroids;
    
    % 计算每个数据点到聚类中心的距离
    dists = pdist2(data, centroids);
    
    % 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心
    [~, idx] = min(dists, [], 2);
    
    % 更新聚类中心为每个聚类的平均值
    for i = 1:k
        centroids(i,:) = mean(data(idx == i,:), 1);
    end
    
    % 迭代次数加1
    iter = iter + 1;
end

% 将数据点按照聚类分配结果绘制散点图
figure;
scatter(data(idx==1,1), data(idx==1,2), 'r');
hold on;
scatter(data(idx==2,1), data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1), data(idx==3,2), 'b');
scatter(centroids(:,1), centroids(:,2), 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

这段代码首先生成了100个二维随机数据点，然后使用kmeans聚类算法将它们分成了3个簇。最后将数据点按照聚类结果绘制了散点图，并用黑色实心圆表示每个聚类的中心。