鸢尾花数据kmeans聚类算法matlab

下面是使用 MATLAB 实现鸢尾花数据的 K-Means 聚类算法的示例代码：

% 加载鸢尾花数据集
load iris_dataset.mat

% 设置聚类数 K
K = 3;

% 选择用于聚类的特征列
X = meas(:, 3:4);

% 执行 K-Means 聚类
[idx, C] = kmeans(X, K);

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
xlabel('Petal length');
ylabel('Petal width');
title(['K-Means Clustering with K = ' num2str(K)]);

运行上述代码，即可得到鸢尾花数据的 K-Means 聚类结果。其中，`meas` 和 `species` 分别是鸢尾花数据集的特征矩阵和标签向量，`K` 是聚类数，`X` 是选择的特征列，`idx` 是每个数据点所属的聚类编号，`C` 是聚类中心点的坐标。最后，通过 `gscatter` 函数将聚类结果可视化出来。

相关问题

kmeans聚类算法matlab数据导出

kmeans聚类算法在Matlab中的数据导出可以使用输出参数来实现。
在使用kmeans函数进行聚类后，可以使用以下代码来导出聚类结果的数据：

idx = kmeans(double(dat), K); % 使用聚类算法分为K类
csvwrite('kmeans_result.csv', idx);

这段代码将聚类结果`idx`导出为一个名为`kmeans_result.csv`的CSV文件。你可以根据需要修改文件名和路径。
这个CSV文件将包含一个N行1列的数组，其中N是样本个数，每个元素代表相应样本的聚类标签。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab多光谱kmeans聚类分割](https://blog.csdn.net/LarrisaO/article/details/105617805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【入门向】k-means聚类函数详解（基于鸢尾花数据集）【MATLAB】](https://blog.csdn.net/weixin_45074807/article/details/123399672)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

鸢尾花kmeans聚类分析matlab

鸢尾花kmeans聚类分析是一种基于聚类算法的数据分析方法，可以用于对鸢尾花数据进行分类和分析。在Matlab中，可以使用kmeans函数进行聚类分析，该函数可以根据指定的聚类数目对数据进行分组，并输出每个数据点所属的聚类编号。通过对聚类结果进行可视化和分析，可以得出鸢尾花数据的分类结果和特征信息，为进一步的研究和应用提供基础支持。