k-means聚类算法实现嘚matlab
时间: 2023-09-30 17:09:22 浏览: 62
1. 数据准备
在matlab中,首先需要准备好待聚类的数据。假设我们有一个包含n个样本的数据集X,每个样本有m个属性,那么可以用一个n×m的矩阵来表示。
2. 初始化聚类中心
k-means聚类算法需要预先指定聚类的簇数k,然后随机生成k个聚类中心。在matlab中,可以用rand函数生成服从均匀分布的随机数来初始化聚类中心。
3. 迭代聚类
接下来,k-means算法开始迭代。每次迭代分为两个步骤:
3.1 分配样本到最近的聚类中心
对于每个样本,计算它与k个聚类中心的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。
3.2 更新聚类中心
对于每个簇,计算其所有样本的均值,将这个均值作为新的聚类中心。
4. 判断停止条件
当聚类中心不再发生变化时,算法停止迭代。可以定义一个阈值,当新旧聚类中心之间的距离小于这个阈值时,算法停止迭代。
5. 实现代码
下面是一个简单的matlab实现代码:
function [idx, centers] = kmeans(X, k)
% X为待聚类的数据集,k为聚类簇数
% idx为每个样本所属的簇号,centers为聚类中心
[n, m] = size(X);
% 初始化聚类中心
centers = rand(k, m) * (max(X) - min(X)) + min(X);
% 迭代聚类
while true
% 分配样本到最近的聚类中心
idx = zeros(n, 1);
for i = 1:n
dist = sum((repmat(X(i,:), k, 1) - centers).^2, 2);
[minDist, idx(i)] = min(dist);
end
% 更新聚类中心
oldCenters = centers;
for j = 1:k
centers(j,:) = mean(X(idx == j,:));
end
% 判断停止条件
if norm(oldCenters - centers) < 1e-6
break;
end
end
end
该代码实现了k-means聚类算法,并返回每个样本所属的簇号以及聚类中心。在实际使用中,可以根据需要修改聚类簇数k以及停止条件的阈值。
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