使用matlab实现k-means算法,不使用函数
时间: 2024-02-06 15:10:04 浏览: 26
K-means算法是一种无监督学习算法,用于聚类分析。以下是使用matlab实现k-means算法的步骤:
1.初始化k个质心(centroid),可以随机选择k个样本作为质心。
2.对于每个样本,计算其与k个质心的距离,将其归为距离最近的质心所在的簇(cluster)中。
3.对于每个簇,重新计算其质心的位置,即取簇中所有样本的均值作为新的质心位置。
4.重复步骤2和3,直到质心位置不再改变或者达到预设的迭代次数。
下面是使用matlab代码实现k-means算法的示例:
```matlab
% 生成示例数据
data = [randn(100,2)+1; randn(100,2)-1];
% 初始化质心
k = 2;
centroids = datasample(data,k,'Replace',false);
% 迭代计算
maxIter = 10;
for i = 1:maxIter
% 计算距离并分类
dist = pdist2(data, centroids);
[~, cluster] = min(dist,[],2);
% 计算新的质心位置
for j = 1:k
centroids(j,:) = mean(data(cluster==j,:));
end
end
% 可视化结果
scatter(data(:,1),data(:,2),[],cluster);
hold on;
scatter(centroids(:,1),centroids(:,2),'rx','LineWidth',2);
```
在上面的示例中,我们生成了一个包含两个簇的示例数据,然后使用k=2进行聚类分析。在迭代计算过程中,我们计算样本点与质心的距离,并将其归为距离最近的质心所在的簇中。然后,根据每个簇中的所有样本计算新的质心位置,并将其作为下一次迭代的起点。最后,我们将聚类结果可视化出来,其中蓝色和红色分别表示两个簇和质心位置。