k-means聚类 matlab

回答: 在Matlab中实现k-means聚类算法主要有以下几个步骤。首先，准备好需要进行聚类的数据。可以将数据存储在一个矩阵中，例如x = [1, 2, 3; 2, 3, 4; 2, 3, 2; 5, 6, 7; 6, 7, 8; 5, 6, 5。然后，确定聚类的数量k，例如k = 2。接下来，调用Matlab中的kmeans函数来运行k-means算法，传入数据和聚类数量作为参数，例如[idx, C = kmeans(x, k)。最后，可以通过散点图将聚类结果进行可视化，使用不同的颜色或标记来表示不同的聚类编号，例如使用scatter函数和hold on来实现可视化。另外，如果你想自己编写k-means聚类函数，你可以按照如下步骤进行：首先，随机选择k个初始聚类中心点。然后，迭代计算每个点到聚类中心的欧氏距离，将每个点分配到距离最近的聚类中心。接下来，计算新的聚类中心，将属于同一聚类的点的均值作为新的聚类中心。然后，判断新的聚类中心和上一轮的聚类中心之间的距离和是否大于设定的阈值，如果大于，则继续迭代；否则，算法结束。最后，返回聚类结果和最终的聚类中心。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【聚类分析】 MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/130997638)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_37904531/article/details/128839657)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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