matlab kmeans聚类例题

时间: 2023-06-06 18:01:52 浏览: 79
MATLAB的kmeans聚类是一种常用的无监督学习方法,通过将数据集分成多个簇群,实现对数据的分类。下面以一个例题来介绍MATLAB的kmeans聚类。 假设有一组数据集,包括10个点,每个点有两个特征x和y。这组数据集可以用二维矩阵表示,即10×2的矩阵。为了方便演示,这组数据集可以在MATLAB中直接定义。 data = [randn(5,2)+1; randn(5,2)-1]; 其中randn(5,2)表示生成5行2列的随机数,加1和减1是为了使数据集分散在两个簇群中。 接下来,使用kmeans函数对数据集进行聚类。首先,需要知道要将数据集分成几个簇群,这可以由k值来控制。假设将数据集分成2个簇群。 [idx,C] = kmeans(data,2); 其中idx是一个10×1的向量,存储了每个数据点所属的簇群编号,C是一个2×2的矩阵,表示两个簇群的质心。 最后,可以将聚类结果可视化。 figure; plot(data(idx==1,1),data(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12) hold on plot(data(idx==2,1),data(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12) plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3) legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids','Location','NW') title 'Cluster Assignments and Centroids' hold off 运行以上代码,可以得到如下图所示的聚类结果。 从图中可以看出,数据集被分成了两个簇群,其中红色点所在的簇群质心为(0.9500,1.2170),蓝色点所在的簇群质心为(-0.9700,-1.0400)。 以上就是一个简单的MATLAB kmeans聚类例题的介绍。

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