k-means++MATLAB代码

以下是一个简单的 k-means MATLAB 代码示例：

% 生成数据
data = randn(100,2);
% 初始化聚类中心
k = 3;
centers = zeros(k,2);
for i = 1:k
centers(i,:) = data(randi(size(data,1)),:);
end
% 迭代 k-means
for iter = 1:10
% 分配数据到最近的聚类中心
idx = zeros(size(data,1),1);
for i = 1:size(data,1)
distances = sum((centers - repmat(data(i,:),k,1)).^2,2);
[~, idx(i)] = min(distances);
end
% 更新聚类中心
for i = 1:k
centers(i,:) = mean(data(idx==i,:),1);
end
end
% 绘制聚类结果
figure;
scatter(data(:,1),data(:,2),[],idx);
hold on;
scatter(centers(:,1),centers(:,2),100,'k','filled');

相关问题

matlab k-means++肘部法则代码

k-means++是一种改进的k-means聚类算法，它通过选择初始聚类中心的方式来提高聚类结果的质量。而肘部法则（Elbow Method）是一种常用的确定聚类数目的方法。下面是使用Matlab实现k-means++和肘部法则的代码示例：

% 生成示例数据
data = rand(100, 2);

% 设置聚类数目的范围
k_range = 1:10;

% 存储每个k值对应的聚类误差平方和
sse = zeros(length(k_range), 1);

% 使用k-means++算法和肘部法则确定最佳聚类数目
for k = k_range
    % 使用k-means++算法进行聚类
    [idx, centers, sumd] = kmeans(data, k, 'Start', 'plus');
    
    % 计算聚类误差平方和
    sse(k) = sum(sumd);
end

% 绘制肘部法则图像
figure;
plot(k_range, sse, 'o-');
xlabel('Number of Clusters (k)');
ylabel('Sum of Squared Errors (SSE)');
title('Elbow Method');

% 根据肘部法则选择最佳聚类数目
best_k = input('Please select the best number of clusters based on the elbow method: ');

% 使用最佳聚类数目进行最终聚类
[idx, centers] = kmeans(data, best_k, 'Start', 'plus');

% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('K-means Clustering');

在上述代码中，首先生成了一个示例数据集`data`，然后通过循环尝试不同的聚类数目`k`，使用`kmeans`函数进行k-means++聚类，并计算聚类误差平方和。接着，绘制了肘部法则图像，用户需要根据图像选择最佳聚类数目`best_k`。最后，使用最佳聚类数目进行最终聚类，并绘制聚类结果。

希望以上代码能够帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。

K-Means++代码matlab

以下是K-Means++算法的Matlab代码实现：

function [idx, C] = kmeansplusplus(X, k)

[n,d] = size(X);

% 初始化簇中心
C = zeros(k,d);
distances = inf(n,1);

% 随机选择第一个簇中心
C(1,:) = X(randi(n),:);

for j = 2:k
    % 计算每个数据点到最近簇中心的距离
    for i = 1:n
        distances(i) = min(sum((X(i,:) - C(1:j-1,:)).^2,2));
    end
    
    % 根据距离分布选择下一个簇中心
    prob = distances/sum(distances);
    cumprob = cumsum(prob);
    r = rand();
    ind = find(cumprob >= r, 1, 'first');
    C(j,:) = X(ind,:);
end

% 运行标准K-Means算法
[idx, C] = kmeans(X, k, 'Start', C);
end

使用方法:

假设我们有一个数据矩阵X，其中每一行表示一个数据点，每个点有d个特征。我们希望将这些点聚类成k个簇。

[idx, C] = kmeansplusplus(X, k);

其中，idx是每个数据点所属的簇的索引，C是簇中心的坐标。