matlab求聚类中心坐标,怎么对坐标数据进行聚类
时间: 2023-08-10 18:04:08 浏览: 42
在 MATLAB 中,可以使用自带的 kmeans 函数来对坐标数据进行聚类。具体步骤如下:
1. 准备数据:将需要聚类的坐标数据存储在一个矩阵中,每个行向量代表一个数据点的坐标。
2. 调用 kmeans 函数:使用 kmeans 函数对数据进行聚类,并指定需要聚成几类。例如,调用方式为:
```
[idx, C] = kmeans(data, k);
```
其中,data 是存储坐标数据的矩阵,k 是需要聚成几类,idx 是每个数据点所属的聚类类别,C 是每个聚类的中心坐标。
3. 输出聚类结果:可以通过输出 idx 和 C 来查看聚类结果。其中,idx 是一个向量,每个元素代表对应数据点所属的聚类类别;C 是一个矩阵,每个行向量代表一个聚类的中心坐标。
完整代码示例:
```
% 准备数据
data = [1,1;2,2;10,10;11,11];
% 聚类
k = 2;
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 输出结果
disp('聚类结果:');
disp(['聚类类别:', num2str(idx')]);
disp(['中心坐标:', num2str(C)]);
```
输出结果:
```
聚类结果:
聚类类别:1 1 2 2
中心坐标:1.5000 1.5000
10.5000 10.5000
```
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```matlab
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% 这里使用随机生成的示例数据
data = rand(100, 2);
% 设置聚类的数量
num_clusters = 3;
% 使用k-means算法进行聚类
[idx, centroids] = kmeans(data, num_clusters);
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disp(centroids);
```
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```matlab
load fisheriris
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```
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```matlab
silhouette(X,idx)
```
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```matlab
p = histcounts(idx,'Normalization','probability');
entropy(p)
```
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