kmeans聚类算法类内距离和类间距离求解的matlab代码

时间: 2024-02-12 20:00:55 浏览: 103
以下是使用Matlab实现K-means聚类算法并计算类内距离和类间距离的代码: ```matlab % 假设数据集为X,聚类数为k % X是一个m×n的矩阵,其中m是样本数,n是特征数 % Step 1: 初始化聚类中心 % 从数据集中随机选择k个样本作为初始聚类中心 centroids = X(randperm(size(X,1), k), :); % Step 2: 迭代更新聚类中心和样本的类别 max_iters = 10; % 最大迭代次数 for iter = 1:max_iters % 计算每个样本到聚类中心的距离 distances = pdist2(X, centroids); % 将每个样本分配到距离最近的聚类中心 [~, labels] = min(distances, [], 2); % 更新聚类中心为每个类别的样本均值 for i = 1:k centroids(i, :) = mean(X(labels == i, :)); end end % Step 3: 计算类内距离和类间距离 intra_dist = 0; % 类内距离 inter_dist = 0; % 类间距离 for i = 1:k % 计算类内距离 intra_dist = intra_dist + sum(pdist2(X(labels == i, :), centroids(i, :))); % 计算类间距离 for j = i+1:k inter_dist = inter_dist + norm(centroids(i, :) - centroids(j, :)); end end % 输出结果 disp(['类内距离: ', num2str(intra_dist)]); disp(['类间距离: ', num2str(inter_dist)]); ```

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