matlab kmeans代码

可以给你提供一份简单的Matlab Kmeans代码，可以实现对数据进行聚类分析。你需要提供数据和指定聚类数量。以下是代码：

x = YourData; % Your data
n = NumberOfClusters; % Number of clusters you want to obtain
[idx,C] = kmeans(x, n); % k-means algorithm
% idx contains the cluster index of each observation
% C contains the centroid locations

相关问题

matlab kmeans代码初始k值为170

您好！对于MATLAB中的k-means算法，默认情况下是需要手动指定初始的k值的。如果您希望将初始的k值设置为170，可以按照以下方式进行操作：

% 假设您有一个数据矩阵X，其中每一行表示一个样本
k = 170; % 设置初始的k值为170

% 使用k-means算法进行聚类
[idx, C] = kmeans(X, k);

在上述代码中，`X`是您的数据矩阵，`idx`是每个样本所属的簇索引，`C`是每个簇的中心点。通过将`k`设置为170，您可以指定初始的k值为170进行聚类。

请注意，k-means算法的结果可能受到初始值的影响，因此您可能需要尝试不同的初始值来获得更好的聚类效果。

matlab kmeans聚类代码

下面是一个简单的 Matlab K-means 聚类代码示例：

% 生成数据
data = [randn(100,2); randn(100,2)+5];

% 设置聚类数
k = 2;

% 运行 K-means 算法
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1),data(:,2),[],idx,'filled');
hold on;
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','LineWidth',2,'MarkerSize',10);
hold off;

这段代码首先生成一个带有两个簇的二维数据集，然后使用 `kmeans` 函数进行聚类。聚类结果存储在 `idx` 中，聚类中心存储在 `C` 中。最后，使用 `scatter` 函数可视化聚类结果，其中颜色表示聚类标签，黑色叉表示聚类中心。