matlab kmeans聚类代码
时间: 2023-08-25 20:07:51 浏览: 42
下面是一个简单的 Matlab K-means 聚类代码示例:
```matlab
% 生成数据
data = [randn(100,2); randn(100,2)+5];
% 设置聚类数
k = 2;
% 运行 K-means 算法
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1),data(:,2),[],idx,'filled');
hold on;
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','LineWidth',2,'MarkerSize',10);
hold off;
```
这段代码首先生成一个带有两个簇的二维数据集,然后使用 `kmeans` 函数进行聚类。聚类结果存储在 `idx` 中,聚类中心存储在 `C` 中。最后,使用 `scatter` 函数可视化聚类结果,其中颜色表示聚类标签,黑色叉表示聚类中心。
相关问题
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。
kmeans聚类matlab代码
以下是一个简单的k-means聚类的Matlab代码示例:
```
% 首先,加载需要聚类的数据
load('data.mat');
% 然后,选择聚类的个数
K = 3;
% 设置迭代次数
max_iters = 100;
% 初始化聚类中心点
centroids = kMeansInitCentroids(X, K);
for i=1:max_iters
% 簇分配步骤:为每个数据点分配最近的聚类中心
idx = findClosestCentroids(X, centroids);
% 移动聚类中心步骤:重新计算聚类中心
centroids = computeCentroids(X, idx, K);
end
% 最后,显示聚类结果
plotDataPoints(X, idx, K);
```
在这个例子中,首先从名为"data.mat"的文件中加载数据,然后指定聚类的个数为3。代码接下来会进行迭代,簇分配步骤会为每个数据点分配最近的聚类中心,而移动聚类中心步骤则会重新计算聚类中心。最后,代码会用plotDataPoints函数来将聚类结果可视化。