matlab kmeans函数定义
时间: 2023-11-11 14:00:09 浏览: 41
matlab中的kmeans函数用于执行k-means聚类算法。其函数定义如下:
```
[idx, C] = kmeans(X, k)
[idx, C, sumd] = kmeans(X, k)
[idx, C, sumd, D] = kmeans(X, k)
```
其中,X是一个n-by-p的矩阵,表示n个p维数据点;k是聚类的数目;idx是一个n-by-1的向量,表示每个数据点所属的聚类编号;C是一个k-by-p的矩阵,表示每个聚类的中心点;sumd是一个k-by-1的向量,表示每个聚类内数据点到中心点的距离平方和;D是一个n-by-k的矩阵,表示每个数据点到每个聚类中心点的距离平方。
相关问题
matlab自定义kmeans目标函数
在MATLAB中,可以通过定义自定义的距离度量函数来实现自定义KMeans的目标函数。下面是一个简单的示例:
假设我们想要最小化每个簇内样本与该簇的质心之间的曼哈顿距离之和,可以使用以下代码实现:
```matlab
function d = mydistfun(X, C)
% 自定义距离度量函数
% X是样本矩阵,每行表示一个样本
% C是质心矩阵,每行表示一个质心
% d是距离矩阵,d(i,j)表示第i个样本与第j个质心之间的距离
K = size(C, 1);
n = size(X, 1);
d = zeros(n, K);
for i = 1:K
d(:,i) = sum(abs(X - repmat(C(i,:), n, 1)), 2);
end
end
```
然后,在进行KMeans聚类时,可以将自定义的距离度量函数传递给`kmeans`函数的`'Distance'`参数:
```matlab
% X是样本矩阵,每行表示一个样本
% K是簇的个数
% reps是重复执行KMeans的次数
opts = statset('Display','final');
[idx, C] = kmeans(X, K, 'Distance', @mydistfun, 'Replicates', reps, 'Options', opts);
```
这将使用自定义的距离度量函数执行KMeans聚类,并返回每个样本所属的簇的索引和质心矩阵。
matlab kmeans聚类例题
MATLAB的kmeans聚类是一种常用的无监督学习方法,通过将数据集分成多个簇群,实现对数据的分类。下面以一个例题来介绍MATLAB的kmeans聚类。
假设有一组数据集,包括10个点,每个点有两个特征x和y。这组数据集可以用二维矩阵表示,即10×2的矩阵。为了方便演示,这组数据集可以在MATLAB中直接定义。
data = [randn(5,2)+1; randn(5,2)-1];
其中randn(5,2)表示生成5行2列的随机数,加1和减1是为了使数据集分散在两个簇群中。
接下来,使用kmeans函数对数据集进行聚类。首先,需要知道要将数据集分成几个簇群,这可以由k值来控制。假设将数据集分成2个簇群。
[idx,C] = kmeans(data,2);
其中idx是一个10×1的向量,存储了每个数据点所属的簇群编号,C是一个2×2的矩阵,表示两个簇群的质心。
最后,可以将聚类结果可视化。
figure;
plot(data(idx==1,1),data(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot(data(idx==2,1),data(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12)
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids','Location','NW')
title 'Cluster Assignments and Centroids'
hold off
运行以上代码,可以得到如下图所示的聚类结果。
从图中可以看出,数据集被分成了两个簇群,其中红色点所在的簇群质心为(0.9500,1.2170),蓝色点所在的簇群质心为(-0.9700,-1.0400)。
以上就是一个简单的MATLAB kmeans聚类例题的介绍。