kmeans聚类算法matlab实例

kmeans聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以将数据集分成k个簇，每个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。在Matlab中，可以使用kmeans函数实现聚类分析。下面是一个简单的kmeans聚类算法的Matlab实例：

% 生成随机数据
data = rand(100,2);

% 设置聚类数
k = 3;

% 运行kmeans算法
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 50, 'k', 'filled');
title('Kmeans聚类结果');
legend('簇1', '簇2', '簇3', '聚类中心');

在这个例子中，我们首先生成了一个100行2列的随机数据集，然后设置聚类数为3。接着，我们使用kmeans函数运行kmeans算法，得到每个数据点所属的簇idx和聚类中心C。最后，我们使用scatter函数将聚类结果可视化。

相关问题

kmeans聚类算法实例matlab

K-means聚类算法在Matlab中的一个简单实现如下：

% 设置聚类数量
k = 3;
% 随机生成数据
data = rand(100,2);
% 随机初始化聚类中心
centers = data(randperm(size(data,1),k),:);
% 开始迭代
while true
    % 计算每个数据点与聚类中心的距离
    distances = pdist2(data, centers);
    [~,labels] = min(distances,[],2);
    % 更新聚类中心
    new_centers = zeros(k,size(data,2));
    for i = 1:k
        members = data(labels == i, :);
        new_centers(i,:) = mean(members);
    end
    % 判断是否收敛
    if sum(sum((new_centers - centers).^2)) < 1e-6
        break;
    end
    centers = new_centers;
end

这是一个最基本的K-means算法的实现，你可以根据自己的需求对它进行修改。

kmeans聚类算法matlab代码实例

以下是一个使用Matlab实现k-means聚类算法的代码示例：

[b] = xlsread('aggregate.xlsx',1,'A1:c788');
x = b(:,1);
y = b(:,2);
data = [x(1:7,1),y(1:7,1)];

dist = zeros(1,7);
for k = 1:300
    c = zeros(788,1);
    sum = zeros(7,3);
    for i = 1:788
        for j = 1:7
            dist(1,j) = sqrt((x(i,1)-data(j,1))^2 + (y(i,1)-data(j,2))^2);
        end
        [mi,index] = min(dist);
        c(i,1) = index;
        sum(c(i,1),1) = sum(c(i,1),1) + x(i);
        sum(c(i,1),2) = sum(c(i,1),2) + y(i);
        sum(c(i,1),3) = sum(c(i,1),3) + 1;
    end
    for m = 1:7
        data(m,1) = sum(m,1) / sum(m,3);
        data(m,2) = sum(m,2) / sum(m,3);
    end
end

for i = 1:788
    rand('seed',c(i,1));
    color = rand(1,3);
    plot(x(i,1),y(i,1),'*','color',color);
    hold on;
end