kmeans聚类算法matlab

答：kmeans聚类算法是一种基于距离的聚类算法，用MATLAB实现的步骤大致是：（1）准备数据；（2）计算数据之间的距离；（3）设定初始聚类中心；（4）将每个样本分配给最近的聚类中心；（5）重新计算每个簇的中心；（6）重复步骤4-5，直到聚类中心不再发生变化。

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：

% 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例子

以下是一个基于MATLAB的K-means聚类算法的例子：

data = [1 1; 2 1; 1 2; 2 2; 4 4; 5 4; 4 5; 5 5]; % 数据集
cluster_num = 2; % 聚类数量

[m, n] = size(data);
cluster = data(randperm(m, cluster_num), :); % 随机选择聚类中心

epoch_max = 1000; % 最大迭代次数
therad_lim = 0.001; % 中心变化阈值
epoch_num = 0;

while(epoch_num < epoch_max)
    epoch_num = epoch_num + 1;

    % 计算每个点到各聚类中心的欧氏距离
    distance1 = sqrt(sum((data - reshape(cluster, 1, cluster_num, n)).^2, 3));

    [~, index_cluster] = min(distance1, [], 2); % 分配到最近的聚类中心

    % 计算新的聚类中心
    for j = 1:cluster_num
        cluster_new(j, :) = mean(data(index_cluster == j, :));
    end

    % 如果新的聚类中心和上一轮的聚类中心之间的距离和大于阈值，则更新聚类中心；否则算法结束
    if (sqrt(sum((cluster_new - cluster).^2)) > therad_lim)
        cluster = cluster_new;
    else
        break;
    end
end

% 输出结果
index_cluster
cluster