聚类分析重心法实际案例和matlab代码

以下是一个简单的实例和MATLAB代码示例，用于将Iris数据集分为三个不同的簇。

% 加载Iris数据集
load fisheriris
X = meas;

% 创建KMeans对象，将数据集分为三个簇
kmeansModel = kmeans(X, 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), kmeansModel, 'rgb', 'osd');
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');

上述代码的输出结果如下图所示：


在上图中，不同的颜色代表不同的簇。可以看到，通过聚类分析重心法，Iris数据集中的数据点被分为了三个不同的簇。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用时需要根据数据集的特点选择合适的聚类数，以及对聚类结果进行评估和优化。

相关问题

聚类分析重心法实际案例和代码

聚类分析重心法被广泛应用于数据挖掘、图像分割、自然语言处理等领域。以下是一个简单的实例和Python代码示例，用于将Iris数据集分为三个不同的簇。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 创建KMeans对象，将数据集分为三个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

上述代码的输出结果如下图所示：


在上图中，每个点的颜色表示它所属的簇。可以看到，通过聚类分析重心法，Iris数据集中的数据点被分为了三个不同的簇。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用时需要根据数据集的特点选择合适的聚类数，以及对聚类结果进行评估和优化。

模糊聚类c均值法(fcm)matlab代码

模糊聚类（Fuzzy Clustering）是指将样本按照其相似度进行分类。而模糊聚类的算法常用的就是c均值法（C-Mean Algorithm），简称FCM（Fuzzy C-Mean）。

FCM算法是一种基于最大似然估计的算法，它通过计算样本之间的相似度，将样本划分到不同的聚类中心。FCM算法是一种无监督学习的算法，即不需要任何预先知道数据的标记。

FCM算法的Matlab代码如下：

function [U_new, center_new]= myfcm(data, c, m, e)

% 初始化隶属度矩阵 U
MAX_ITER = 100;
[N, d] = size(data);
U = rand(N, c);
U = bsxfun(@rdivide, U, sum(U,2));

for i = 1: MAX_ITER
% 计算聚类中心
center_new = U' * data ./ sum(U)';
% 计算隶属度
dist = pdist2(data, center_new);
U_new = (1 ./ dist) .^ (2 / (m-1));
% 更新隶属度矩阵，并计算误差
U_new = bsxfun(@rdivide, U_new, sum(U_new, 2));
error = norm(U_new - U,'fro')^2;
% 判断收敛条件
if error < e
break;
end
% 更新隶属度矩阵
U = U_new;
end

可以通过调用该函数来实现FCM算法，其中data为输入的数据矩阵，c为聚类个数，m为模糊指数，e为收敛标准。

通过调用该函数，可以得到最终的隶属度矩阵U和聚类中心center_new，从而实现对数据的聚类。