k-means地理坐标聚类算法matlab

1. 数据准备
首先，我们需要准备一些地理坐标数据。这里我们使用一个包含1000个地理坐标的数据集，保存在一个名为“coords.mat”的文件中。

2. 导入数据
我们使用Matlab的load函数导入数据，将数据保存在一个名为“coords”的变量中。代码如下：

load('coords.mat');
coords = coords';

这里需要注意的是，我们需要将数据转置一下，使得每个地理坐标保存在一行中。

3. 初始化聚类中心
接下来，我们需要随机地初始化k个聚类中心。这里我们选择k=5，即将数据集分成5类。初始化聚类中心的代码如下：

k = 5;
idx = randperm(size(coords, 1));
centroids = coords(idx(1:k), :);

4. 迭代更新聚类中心
接下来，我们需要迭代更新聚类中心，直到聚类中心不再变化为止。在每一轮迭代中，我们需要将每个地理坐标分配到最近的聚类中心所在的类别中，并更新聚类中心的坐标。代码如下：

max_iters = 10;
for i=1:max_iters
% 计算每个地理坐标与各个聚类中心的距离
dists = pdist2(coords, centroids);
% 将每个地理坐标分配到最近的聚类中心所在的类别中
[~, idx] = min(dists, [], 2);
% 更新聚类中心的坐标
for j=1:k
centroids(j, :) = mean(coords(idx==j, :), 1);
end
end

5. 可视化聚类结果
最后，我们可以将聚类结果可视化出来。代码如下：

colors = {'r', 'g', 'b', 'c', 'm'};
figure;
hold on;
for i=1:k
scatter(coords(idx==i, 1), coords(idx==i, 2), 10, colors{i}, 'filled');
end
scatter(centroids(:, 1), centroids(:, 2), 50, 'k', 'filled');
hold off;

运行完整的代码后，我们可以得到如下的聚类结果：