balanced kmeans MATLAB代码

"Balanced K-means" 是一种改进的 K-means 算法，它旨在解决数据集中类别分布不均匀的问题。标准的 K-means 算法倾向于将大部分聚类中心分配给数量较多的数据点，而忽视了少数类。Balanced K-means 通常会采用策略来保证每个类别的样本都被公平地考虑在内。

在 MATLAB 中，你可以使用 `kmeans` 函数结合自定义的初始化和迭代规则来自行实现一个平衡版本的 K-means。这里是一个简单的示例代码：

function [idx, centers] = balanced_kmeans(X, K, maxIter, tol)
% 初始化
initial_centers = initCenters(X, K, 'random'); % 使用随机初始化或其他方法
[idx, centers] = kmeans(X, initial_centers, 'Replicates', K, 'MaxIter', maxIter, 'Display', 'iter');

% 平衡聚类
unique_counts = accumarray(idx, 1);
[~, idx_sorted] = sort(unique_counts, 'descend');
sorted_idx = zeros(size(idx));
for i = 1:length(unique_counts)
    sorted_idx(idx == idx_sorted(i)) = i;
end

centers = centers(sorted_idx,:);
X_balanced = X(sorted_idx,:);
[idx, centers] = kmeans(X_balanced, centers, 'MaxIter', maxIter, 'Display', 'none');
end

function centers = initCenters(X, K, method)
% 自定义初始化方法，如随机选择等
if strcmpi(method, 'random')
    centers = randperm(size(X, 1), K)'; X(centers, :) % 随机选取K个初始中心
else
    % 插入你的其他初始化方法
end
end

这个代码首先调用标准的 K-means 迭代，然后根据聚类数量对结果进行重新排序，使得每个类别的簇中心保持均衡。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体需求调整参数和初始化步骤。