将excel数据用Kmeans算法分93类代码matlab

以下是使用 MATLAB 实现 K-means 算法对 Excel 数据进行聚类的示例代码。假设 Excel 数据已经被导入到名为 data 的矩阵中。

% 导入 Excel 数据
data = xlsread('data.xlsx');

% K-means 参数设置
K = 93; % 聚类数
max_iter = 1000; % 最大迭代次数

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

% K-means 迭代
for i = 1:max_iter
    % 分配样本到最近的聚类中心
    distances = pdist2(data, centroids, 'euclidean');
    [~, cluster_ids] = min(distances, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for j = 1:K
        centroids(j, :) = mean(data(cluster_ids == j, :), 1);
    end
end

% 可视化聚类结果
gscatter(data(:, 1), data(:, 2), cluster_ids);

这段代码将 Excel 数据中的样本点聚类到 93 类，并使用散点图展示聚类结果。请注意，这里使用的是欧几里得距离，你可以根据需要选择其他距离度量方法。另外，K-means 算法的性能高度依赖于初始聚类中心的选择，这里采用了随机初始化的方法，你也可以根据实际情况选择其他初始化方法。