Kennard-Stone算法划分样品集,并且相应的给出matlab的代码
时间: 2024-12-15 11:14:04 浏览: 27
Kennard-Stone算法是一种经典的聚类分析方法,用于数据分箱,也称为K-means的改进版本。它通过迭代的方式将样本集划分为一系列非重叠的箱子(簇),目的是使得每个箱子内部的样本尽可能相似,而不同箱子之间的差异最大化。
算法步骤大致如下:
- 首先从原始样本集中随机选取两个点作为初始的质心(箱子中心)。
- 将所有样本分配给最近的质心,形成初始的箱子集合。
- 对于每个箱子,计算新的质心。
- 检查是否满足停止条件(如质心不再改变或达到最大迭代次数),若满足则结束;否则更新质心并返回到步骤3。
- 最终得到的质心对应的箱子即为划分结果。
以下是简单的Matlab代码示例:
function [clusters, centers] = kennard_stone(X, k, max_iter)
% X: 数据矩阵,每一行代表一个样本
% k: 要划分的箱子数
% max_iter: 最大迭代次数
if nargin < 3
max_iter = 100;
end
% 初始化随机质心
centers = X(randperm(size(X, 1), k), :);
for iter = 1:max_iter
% 计算每个样本到各个质心的距离
distances = pdist2(X, centers);
% 分配样本到最近的质心形成的箱子
[~, idx] = min(distances, [], 2);
clusters = accumarray(idx, 1, size(X));
% 更新质心
for i = 1:k
centers(i, :) = mean(X(clusters == i, :));
end
% 如果质心不再变化,则停止迭代
if all(diff(centers) < eps)
break;
end
end
end
注意:pdist2
函数用于计算距离矩阵,accumarray
用于统计每个箱子内的元素。这里假设输入的数据已经被预处理为数值型并且无缺失值。
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