MATLAB中加权分簇代码

以下是一个基本的MATLAB加权分簇代码示例：

% 加载数据
load data.mat;

% 设置簇数和最大迭代次数
k = 3;
max_iter = 100;

% 初始化中心点和权重
centers = rand(k, size(data, 2));
weights = ones(k, 1);

for iter = 1:max_iter
    
    % 计算每个样本点到各个中心点的距离
    distances = pdist2(data, centers);
    
    % 计算每个样本点的权重
    [~, labels] = min(distances, [], 2);
    for i = 1:k
        weights(i) = sum(labels == i);
    end
    
    % 计算每个簇的中心点
    for i = 1:k
        centers(i, :) = sum(data(labels == i, :) .* repmat(weights(i), sum(labels == i), 1)) / weights(i);
    end
    
end

% 输出结果
disp(labels);

这个代码使用了简单的K均值算法来进行加权分簇。在每个迭代中，它计算每个样本点到所有中心点的距离，并使用最小距离来分配每个点到一个簇。然后，它计算每个簇的权重和中心点，并更新中心点。重复此过程直到达到最大迭代次数。最后，它输出每个样本点所属的簇。