kmeans聚类算法matlab python

时间: 2023-08-31 08:05:21 浏览: 72
K-means 聚类算法是一种常用的无监督学习算法,可以对数据进行聚类分析。它的基本思想是将样本数据划分为 K 个簇,使得簇内的数据点尽量相似,而簇间的数据点相互之间尽量不相似。下面分别介绍在 MATLAB 和 Python 中如何实现 K-means 聚类算法。 MATLAB 实现: MATLAB 中可以使用自带的 kmeans 函数来实现 K-means 聚类算法。函数的调用格式为: [idx, C] = kmeans(X, K) 其中,X 是一个 n 行 d 列的矩阵,表示 n 个样本数据,每个样本有 d 个特征;K 表示要将数据分成的簇的个数;idx 是一个 n 行 1 列的向量,表示每个样本所属的簇的编号;C 是一个 K 行 d 列的矩阵,表示每个簇的中心点的坐标。 下面是一个 MATLAB 示例代码: ```matlab % 生成数据 rng('default'); X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; % 调用 kmeans 函数进行聚类 K = 2; [idx, C] = kmeans(X, K); % 可视化结果 figure; scatter(X(idx==1,1), X(idx==1,2), 'r'); hold on; scatter(X(idx==2,1), X(idx==2,2), 'b'); scatter(C(:,1), C(:,2), 'k', 'filled'); legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids'); ``` Python 实现: Python 中可以使用 scikit-learn 库来实现 K-means 聚类算法。具体可以使用 KMeans 类来实现,代码如下: ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 np.random.seed(0) X = np.r_[np.random.randn(100,2)*0.75 + np.ones((100,2)), np.random.randn(100,2)*0.5 - np.ones((100,2))] # 调用 KMeans 类进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化结果 plt.scatter(X[labels==0,0], X[labels==0,1], c='r') plt.scatter(X[labels==1,0], X[labels==1,1], c='b') plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='k') plt.legend(['Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids']) plt.show() ``` 以上是在 MATLAB 和 Python 中实现 K-means 聚类算法的示例代码,可以根据自己的数据和需求进行调整。

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