kmeans matlab 三维 代码实现

好的，下面是一个简单的 kmeans matlab 三维代码实现：

% 生成三维数据点
num_points = 1000;
point_matrix = [randn(num_points, 3)+ones(num_points, 3); randn(num_points, 3)-ones(num_points, 3)];

% 设置聚类数目
num_clusters = 2;

% 运行 kmeans
[cluster_indices, centroids] = kmeans(point_matrix, num_clusters);

% 可视化结果
scatter3(point_matrix(:,1),point_matrix(:,2),point_matrix(:,3),10,cluster_indices,'filled')
hold on
scatter3(centroids(:,1),centroids(:,2),centroids(:,3),100,'k','filled')

这段代码生成一些随机的三维数据点，然后用 kmeans 进行聚类，并且可视化聚类结果。代码中的 num_points 变量控制数据点的数量，num_clusters 变量控制聚类的数量。

相关问题

kmeans三维聚类matlab代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于执行三维 K-Means 聚类：

% 生成随机数据
data = rand(100,3);

% 设置聚类数量
k = 3;

% 执行 K-Means 聚类
[idx, C] = kmeans(data, k);

% 绘制聚类结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter3(C(:,1), C(:,2), C(:,3), 100, 'k', 'filled');
hold off;

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的参数调整和数据预处理。

kmeans三维聚类算法matlab代码

以下是kmeans三维聚类算法的Matlab代码：

% 生成三维数据
data = rand(100,3);

% 聚类数目
k = 3;

% 迭代次数
max_iter = 100;

% 初始化聚类中心
center = data(1:k,:);

% 迭代计算聚类中心
for i = 1:max_iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    dist = pdist2(data, center);
    
    % 确定每个样本所属的聚类
    [~, label] = min(dist, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for j = 1:k
        center(j,:) = mean(data(label == j,:));
    end
end

% 可视化聚类结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, label, 'filled');

代码实现了对三维数据的kmeans聚类，其中包括数据的生成、聚类数目、迭代次数、聚类中心的初始化、计算每个样本到聚类中心的距离、确定每个样本所属的聚类、更新聚类中心以及可视化聚类结果等步骤。