一维kmeans聚类算法matlab代码

下面是一维k-means聚类算法的Matlab代码:

function [centers, labels = kmeans_1d(data, k)
% 一维k-means聚类算法

% 初始化聚类中心
centers = rand(1, k) * (max(data) - min(data)) + min(data);

while true
    % 计算每个数据点与聚类中心的距离
    distances = abs(data - centers');
    
    % 分配每个数据点到最近的聚类中心
    [~, labels = min(distances, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for i = 1:k
        cluster_points = data(labels == i);
        centers(i) = mean(cluster_points);
    end
    
    % 判断聚类中心是否发生变化
    if sum(abs(centers - old_centers)) < 1e-6
        break;
    end
end

end

这段代码实现了一维k-means聚类算法。它通过迭代计算数据点与聚类中心之间的距离，并将数据点分配到最近的聚类中心。然后，更新聚类中心为每个簇的平均值，并检查聚类中心是否发生变化。如果聚类中心不再改变或改变很小，则聚类过程停止。最后返回聚类中心和每个数据点的标签。

你可以使用这个代码来对一维数据进行聚类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [k-means聚类算法及matlab实现(简单实现)](https://blog.csdn.net/qq_43812171/article/details/106301439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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