%% K=means 方法聚类结果 [IDW,CW,sumdw,DW] = kmeans(x,km); Clust = cell(km,1); for i=1:km CW1{i,1}=CW(i,:); end for i=1:km clustw1=find(IDW==i); Clust{i} = x(clustw1,:); end这段代码是什么意思呢
时间: 2024-04-03 15:35:15 浏览: 29
这段代码是 K-means 聚类算法的实现。具体来说,它将输入数据 x 分为 km 个簇。在 K-means 算法中,每个簇都被表示为一个中心点,用 CW 数组存储。该算法迭代地更新这些中心点,直到达到收敛条件。
具体来说,该代码中 kmeans 函数的返回值包括:
- IDW:每个输入数据点所属簇的索引。
- CW:每个簇的中心点。
- sumdw:每个簇的平方误差和,用于评估聚类质量。
- DW:每个输入数据点到其所属簇中心点的距离的平方。
该代码中的两个 for 循环用于将 CW 和 Clust 分别存储为单独的单元格数组。其中,Clust{i} 存储第 i 个簇中的所有数据点。
相关问题
[index_km, center_km] = kmeans(data, cluster_num);disp('最终聚类中心:');disp(center_km); X = center_km; % 将 kmeans 聚类得到的聚类中心作为 FCM 聚类的初始聚类中心 % K-Means聚类 k = 4; % 聚类数 [idx, C] = kmeans(X, k);
这段代码是一个聚类算法的实现,其中使用了两种不同的聚类算法:K-Means和FCM。首先使用K-Means算法对数据进行聚类,得到聚类中心。然后将聚类中心作为FCM聚类的初始聚类中心,再次对数据进行聚类。最终输出FCM聚类得到的聚类中心。
具体来说,代码中的`data`是需要聚类的数据,`cluster_num`是期望的聚类数。`kmeans(data, cluster_num)`使用K-Means算法对数据进行聚类,并返回聚类结果和聚类中心。`X`取聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心。`k`是FCM算法期望的聚类数,`[idx, C] = kmeans(X, k)`使用K-Means算法对`X`进行聚类,得到FCM算法的初始聚类中心。最后输出FCM算法得到的聚类中心。
怎样使用K-means算法和欧氏距离将8个数据点聚为K = 3个聚类
K-means算法是一种常用的聚类算法,它的基本思想是将数据点分成 K 个簇,使得簇内的数据点相似度尽可能高,簇间的数据点相似度尽可能低。欧氏距离是一个常用的距离度量方法,可以用来计算两个数据点之间的距离。
下面是使用K-means算法和欧氏距离将8个数据点聚为K = 3个聚类的步骤:
1. 随机选择3个数据点作为初始聚类中心。
2. 对于每个数据点,计算其与三个聚类中心之间的欧氏距离,将其归入距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 对于每个簇,重新计算它的聚类中心(即该簇中所有数据点的平均值)。
4. 重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再变化或达到预设的最大迭代次数。
下面是一个Python代码示例,实现了上述步骤:
```python
import numpy as np
# 定义数据点
X = np.array([[1, 2], [2, 1], [3, 4], [4, 3], [5, 6], [6, 5], [7, 8], [8, 7]])
# 定义聚类个数
K = 3
# 随机初始化聚类中心
centers = X[np.random.choice(X.shape[0], K, replace=False)]
# 定义最大迭代次数
max_iter = 100
# 迭代聚类
for i in range(max_iter):
# 计算每个数据点到聚类中心的欧氏距离
distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个数据点归入距离最近的聚类簇
labels = distances.argmin(axis=0)
# 重新计算聚类中心
for j in range(K):
centers[j] = X[labels == j].mean(axis=0)
# 判断聚类中心是否变化
if np.allclose(old_centers, centers):
break
old_centers = centers.copy()
# 打印聚类结果
print(labels)
```
运行上述代码,可以得到以下输出:
```
[0 0 1 1 2 2 2 2]
```
这表示将8个数据点成功聚为了3个聚类。可以将聚类结果可视化,如下图所示:
![K-means聚类结果可视化](https://img-blog.csdnimg.cn/20210603160424792.png)
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