matlab 鸢尾花 密度聚类算法，标出质心

以下是使用密度聚类算法（DBSCAN）对鸢尾花数据集进行处理，并标出质心的示例 MATLAB 代码：

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris;

% 将数据集按照四个特征合并成一个矩阵
X = [meas(:,1), meas(:,2), meas(:,3), meas(:,4)];

% 运行 DBSCAN 算法
epsilon = 0.5; % 半径为 0.5
minPts = 5; % 最小样本数为 5
[idx, C] = dbscan(X, epsilon, minPts);

% 绘制聚类结果
scatter(X(:,1), X(:,2), [], idx, 'filled');
title('DBSCAN Clustering Results');

% 绘制质心
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 'k', 'filled');
hold off;

在上述代码中，我们首先将鸢尾花数据集按照四个特征合并成一个矩阵。然后，我们调用了 MATLAB 自带的 `dbscan` 函数来运行 DBSCAN 算法。该函数返回了每个样本所属的聚类编号 `idx`，以及每个聚类的质心坐标 `C`。

最后，我们使用 `scatter` 函数绘制了聚类结果，并使用 `scatter` 函数在图中标出了质心。需要注意的是，我们将聚类编号作为颜色参数传入了 `scatter` 函数，以便区分不同的聚类。

相关问题

matlab 鸢尾花 数据聚类 K-means算法，要求标出质心

以下是使用K-means算法对鸢尾花数据进行聚类并标出质心的MATLAB代码示例：

% 加载鸢尾花数据
load iris;

% 设置聚类数量
k = 3;

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

% 绘制聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), idx);

% 标出质心
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

这段代码会将鸢尾花数据分为3个簇，并绘制出数据点及其所属簇的散点图。同时，通过`kmeans`函数返回的`C`变量即为各簇的质心坐标，我们可以通过`plot`函数在图上标出这些质心。

kmeans聚类算法实例分析基于matlab

### KMeans聚类算法Matlab实例分析

#### 一、KMeans聚类简介
KMeans是一种广泛应用的无监督学习方法，用于解决分类问题。该算法旨在将n个观测值划分为k个簇，在每个簇中有一个中心点（质心），使得各个簇内的成员尽可能相似而不同簇之间的差异较大[^3]。

#### 二、Matlab内置函数实现KMeans
为了方便用户快速上手，Matlab提供了`kmeans()`这一便捷函数来执行标准形式下的K-Means操作。下面给出一段简单的例子说明如何利用此功能完成基本的数据分组任务：

% 加载样本数据集
load fisheriris;
X = meas;

% 应用kmeans进行三分类
[idx, C] = kmeans(X, 3);

% 可视化结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
title('Iris Data with Three Clusters');
xlabel('Petal Length (cm)');
ylabel('Petal Width (cm)');

上述代码片段展示了基于鸢尾花数据集的应用场景，其中包含了加载数据、调用`kmeans()`函数指定类别数量并获取索引向量idx及质心矩阵C两部分核心逻辑[^2]。

#### 三、自定义KMeans算法流程
除了直接运用现成接口外，深入理解整个计算过程同样重要。这里提供了一个较为完整的手动构建版本供参考：

function [centroids, assignments] = my_kmeans(data, num_clusters)
    % 初始化随机选取初始质心位置
    rng(0); % 设置种子保证可重复实验
    centroids = data(randperm(size(data, 1), num_clusters), :);
    
    prev_assignments = zeros(height(data), 1);
    while true
        distances = pdist2(data, centroids);
        [~, assignments] = min(distances,[],2);
        
        if isequal(assignments,prev_assignments)
            break; % 当分配不再变化时停止迭代
        end
        
        prev_assignments = assignments;
        for i=1:num_clusters
            mask =assignments==i;
            if any(mask)
                centroids(i,:) = mean(data(mask,:),1);
            end
        end
    end
end

这段脚本实现了从初始化到更新规则在内的全部环节，并且能够处理任意维度输入空间的情况。值得注意的是，为了避免陷入局部最优解，通常建议多次运行取最佳情况或是采用其他改进策略如K-means++来进行优化[^4]。