生成三位kmeans算法的matlab代码

Kmeans算法的matlab代码如下：% 设定K值
K=3;% 加载数据
load('data.mat');% 将数据标准化
[n,d] = size(X);
X = X - repmat(mean(X,1),n,1);% 随机初始化聚类中心
seed=0;
rand('state',seed);
centroids=rand(K,d);% 开始迭代
max_iter=100;
for iter=1:max_iter
% 计算聚类距离
distmat = repmat(sum(X.^2,2),1,K) + repmat(sum(centroids.^2,2)',n,1) - 2*X*centroids';
[dummy, labels] = min(distmat, [], 2);

% 更新聚类中心
for k=1:K
centroids(k,:) = mean(X(labels==k,:),1);
end
end

相关问题

abc kmeans算法matlab代码

K均值聚类（K-means Clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。

在MATLAB中，可以使用"K-means"函数实现对数据进行聚类。下面是一个简单的K-means聚类的MATLAB代码示例：

% 加载数据集
data = load('data.mat');

% 设置聚类的个数
k = 3;

% 运行K-means算法并获取聚类结果
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 绘制聚类结果
figure;
hold on;
for i = 1:k
    % 获取第i个簇的索引
    cluster_idx = find(idx == i);
    
    % 绘制第i个簇的数据点
    scatter(data(cluster_idx, 1), data(cluster_idx, 2), 'filled');
end
% 绘制聚类中心
scatter(C(:, 1), C(:, 2), 'r', 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k');
hold off;

% 设置图表标题和坐标轴标题
title('K-means Clustering');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

上述代码中，首先加载了一个名为data.mat的数据集，然后设置了聚类的个数k为3。然后调用kmeans函数对数据进行聚类，返回了每个数据点所属的簇的索引idx和聚类中心的坐标C。接下来，使用scatter函数绘制了每个簇的数据点，并使用不同的颜色区分了不同的簇，同时绘制了聚类中心。

最后，添加了图表的标题和坐标轴标题。

以上就是一个简单的使用MATLAB实现K-means聚类的代码示例。

kmeans三维聚类算法matlab代码

以下是kmeans三维聚类算法的Matlab代码：

% 生成三维数据
data = rand(100,3);

% 聚类数目
k = 3;

% 迭代次数
max_iter = 100;

% 初始化聚类中心
center = data(1:k,:);

% 迭代计算聚类中心
for i = 1:max_iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    dist = pdist2(data, center);
    
    % 确定每个样本所属的聚类
    [~, label] = min(dist, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for j = 1:k
        center(j,:) = mean(data(label == j,:));
    end
end

% 可视化聚类结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, label, 'filled');

代码实现了对三维数据的kmeans聚类，其中包括数据的生成、聚类数目、迭代次数、聚类中心的初始化、计算每个样本到聚类中心的距离、确定每个样本所属的聚类、更新聚类中心以及可视化聚类结果等步骤。