kmeans聚类算法matlab代码显示聚类数和轮廓系数
时间: 2023-09-11 18:08:19 浏览: 64
以下是一个简单的 MATLAB 代码,用于计算 K-Means 聚类算法的聚类数和轮廓系数:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat');
% 设置聚类数的范围
k_range = 2:10;
% 初始化轮廓系数向量
s = zeros(length(k_range), 1);
% 计算每个聚类数的轮廓系数
for i = 1:length(k_range)
k = k_range(i);
[idx, C] = kmeans(data, k);
s(i) = silhouette(data, idx);
end
% 绘制轮廓系数图像
figure;
plot(k_range, s);
xlabel('聚类数');
ylabel('轮廓系数');
title('K-Means 聚类算法的聚类数和轮廓系数');
```
在这个例子中,我们假设数据已经被加载到 MATLAB 的工作区中,并且存储在一个名为 `data` 的变量中。我们设置聚类数的范围为 2 到 10,并计算每个聚类数的轮廓系数。最后,我们使用 `plot` 函数绘制了聚类数和轮廓系数之间的关系图。
相关问题
kmeans聚类算法 matlab代码
以下是一个简单的kmeans聚类算法的matlab代码示例:
```matlab
% 生成100个二维随机数据点
data = rand(100,2);
% 设置聚类个数为3
k = 3;
% 随机初始化聚类中心
centroids = data(randperm(size(data,1),k),:);
% 最大迭代次数
max_iter = 100;
% 初始化变量
iter = 0;
old_centroids = zeros(size(centroids));
while ~isequal(centroids, old_centroids) && iter < max_iter
% 保存上一次迭代的聚类中心
old_centroids = centroids;
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
dists = pdist2(data, centroids);
% 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心
[~, idx] = min(dists, [], 2);
% 更新聚类中心为每个聚类的平均值
for i = 1:k
centroids(i,:) = mean(data(idx == i,:), 1);
end
% 迭代次数加1
iter = iter + 1;
end
% 将数据点按照聚类分配结果绘制散点图
figure;
scatter(data(idx==1,1), data(idx==1,2), 'r');
hold on;
scatter(data(idx==2,1), data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1), data(idx==3,2), 'b');
scatter(centroids(:,1), centroids(:,2), 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
```
这段代码首先生成了100个二维随机数据点,然后使用kmeans聚类算法将它们分成了3个簇。最后将数据点按照聚类结果绘制了散点图,并用黑色实心圆表示每个聚类的中心。
kmeans聚类算法matlab代码
以下是kmeans聚类算法的Matlab代码:
```matlab
% 数据准备
data = [1,1;1,2;2,1;2,2;5,5;5,6;6,5;6,6];
% 聚类个数和最大迭代次数
k = 2;
max_iter = 10;
% 初始化聚类中心
center = data(randperm(size(data,1),k),:);
last_center = center;
% 迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算每个样本到聚类中心的距离
dist = pdist2(data,center);
% 对每个样本进行聚类
[~,label] = min(dist,[],2);
% 更新聚类中心
for i = 1:k
center(i,:) = mean(data(label==i,:));
end
% 判断聚类中心是否变化
if isequal(center,last_center)
break;
end
last_center = center;
end
% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1),data(:,2),[],label);
```
注释部分是对代码的解释。