智能聚类 matlab举例
时间: 2023-08-24 20:07:05 浏览: 49
使用Matlab进行智能聚类可以使用K-means算法,以下是一个简单的例子:
假设有一个数据集x,其中有4个数据点,每个数据点有两个特征,可以通过以下代码进行聚类:
```matlab
x = [1 2; 1.5 1.8; 5 8; 8 8]; % 数据集
k = 2; % 聚类数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
% 初始化聚类中心
centroids = x(randperm(size(x, 1), k), :);
for i = 1:max_iter
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
distances = pdist2(x, centroids);
% 分配每个数据点到最近的聚类中心
[~, idx] = min(distances, [], 2);
% 计算新的聚类中心
for j = 1:k
centroids(j, :) = mean(x(idx == j, :), 1);
end
% 判断是否收敛
if i > 1 && isequal(idx, prev_idx)
break;
end
prev_idx = idx;
end
```
在上述代码中,K-means算法的主要步骤包括:
1. 初始化聚类中心,可以随机选择数据集中的K个数据点作为聚类中心。
2. 计算每个数据点到聚类中心的距离,可以使用pdist2函数。
3. 分配每个数据点到最近的聚类中心,可以使用min函数。
4. 根据分配结果计算新的聚类中心,可以使用mean函数。
5. 判断是否收敛,可以比较当前迭代的分配结果和上一次迭代的分配结果是否相同。
最终,聚类结果可以通过变量idx得到,其中idx(i)表示第i个数据点属于哪个聚类。
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