function [labels, centers] = isodada(data, k)% data: n x m 的数据矩阵，n 表示数据个数，m 表示特征个数% k: 聚类个数% labels: n x 1 的向量，表示每个数据所属的聚类标签% centers: k x m 的矩阵，表示每个聚类的中心 % 初始化聚类中心 centers = datasample(data, k, 'Replace', false); % 初始化聚类标签 labels = ceil(k*rand(size(data, 1), 1)); % 迭代次数 maxIter = 100; % 迭代过程中记录的聚类中心变化 centerHistory = zeros(k, size(data, 2), maxIter); centerHistory(:, :, 1) = centers; for iter = 2:maxIter % 计算每个数据点到聚类中心的距离 dists = pdist2(data, centers); % 找到每个数据点距离最近的聚类中心 [~, labels] = min(dists, [], 2); % 更新聚类中心 for i = 1:k centers(i, :) = mean(data(labels == i, :), 1); end % 记录聚类中心变化 centerHistory(:, :, iter) = centers; % 如果聚类中心不再改变，退出迭代 if isequal(centerHistory(:, :, iter), centerHistory(:, :, iter-1)) break; end endend

这段代码已经非常简单和直观，但如果需要优化，可以考虑以下几个方面的改进：

1. 使用更快的距离计算方法

`pdist2` 函数虽然方便易用，但不是最快的距离计算方法。如果数据量很大，可以考虑使用基于矩阵操作的距离计算方法，如欧式距离公式：

dists = sqrt(sum((data - centers(labels, :)).^2, 2));

这种方法可以通过矩阵运算实现，速度更快。

2. 并行化迭代过程

如果计算机有多个 CPU 核心可以使用，并行化迭代过程可以加快聚类速度。可以使用 `parfor` 循环代替普通的 `for` 循环，将迭代过程分配到多个 CPU 核心上执行。

3. 使用更快的聚类中心初始化方法

在数据量很大时，`datasample` 函数可能会比较慢。可以考虑使用其他更快的聚类中心初始化方法，如 k-means++ 算法。

4. 调整聚类迭代次数

聚类迭代次数越多，聚类效果越好，但也会降低聚类速度。可以根据数据量和聚类个数等因素来调整聚类迭代次数，以达到较好的聚类效果和速度。

综上所述，以上是一些常见的代码优化方案，具体可以根据实际情况进行选择和调整。

相关问题

% Data preparation data = readtable('Attrition_train.csv') n = size(data, 1); train_ratio = 0.8; train_size = floor(n * train_ratio); train_indices = randsample(n, train_size); test_indices = setdiff(1:n, train_indices); train_data = data(train_indices, :); train_labels = data(train_indices, end); test_data = data(test_indices, :); test_labels = data(test_indices, end); % Model training k = 5; model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k); % Model test predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1)); accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);代码优化

可以考虑将代码封装成函数，这样可以提高代码的可读性和可重用性。另外，可以使用交叉验证来选择最优的k值，可以使用matlab自带的cvpartition函数来进行分割数据集。代码如下：

function [accuracy, model] = knn_classification(data, k)
% data: 数据集，包含标签
% k: k值

% 分割数据集
cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.2);
train_data = data(cv.training,:);
train_labels = train_data(:, end);
test_data = data(cv.test,:);
test_labels = test_data(:, end);

% 模型训练
model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k);

% 模型测试
predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
end

使用方式：

data = readtable('Attrition_train.csv');
[accuracy, model] = knn_classification(data, 5);

% 生成混淆矩阵 confusion = confusionmat(labels, data(:, 2));生成混淆矩阵后怎么画出混淆矩阵呢

可以使用 MATLAB 中的 `confusionchart` 函数来画出混淆矩阵。具体步骤如下：

1. 首先，将生成的混淆矩阵 `confusion` 转换为表格形式，以便于使用 `confusionchart` 函数绘制。

confusion_table = array2table(confusion);

2. 然后，创建一个 `ConfusionChart` 对象，并将转换后的混淆矩阵表格传递给 `confusionchart` 函数。

chart = confusionchart(confusion_table);

3. 如果需要修改混淆矩阵图表的属性，可以通过 `chart` 对象的各种属性进行修改。例如，可以通过 `Normalization` 属性设置归一化方式，通过 `Title` 属性设置图表标题等。

chart.Normalization = 'row-normalized';
chart.Title = 'Confusion Matrix';

4. 最后，使用 `drawnow` 函数将图表显示在屏幕上。

drawnow;

完整代码示例：

% 生成混淆矩阵
confusion = confusionmat(labels, data(:, 2));

% 将混淆矩阵转换为表格形式
confusion_table = array2table(confusion);

% 创建混淆矩阵图表对象
chart = confusionchart(confusion_table);

% 修改图表属性
chart.Normalization = 'row-normalized';
chart.Title = 'Confusion Matrix';

% 显示图表
drawnow;