用matlab编写Kmeans算法
时间: 2023-07-01 16:11:06 浏览: 68
下面是用MATLAB编写Kmeans算法的示例代码:
```
% 生成随机数据
data = rand(100,2);
% 设置聚类数
k = 3;
% 初始化聚类中心
centroids = data(randperm(length(data),k),:);
% 迭代次数
max_iters = 100;
for i=1:max_iters
% 距离矩阵
distances = pdist2(data, centroids);
% 找出每个数据点属于哪个聚类
[~, cluster_idx] = min(distances, [], 2);
% 更新聚类中心
for j=1:k
centroids(j,:) = mean(data(cluster_idx==j,:), 1);
end
end
% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, cluster_idx);
```
其中,`data`是待聚类的数据,`k`是聚类数,`centroids`是初始聚类中心,`max_iters`是最大迭代次数。在每次迭代中,首先计算距离矩阵,然后根据距离矩阵找出每个数据点属于哪个聚类,最后更新聚类中心。最后,用`scatter`函数可视化聚类结果。
相关问题
用matlab编写kmeans_obj_func函数来计算K-means算法的目标函数。
好的,关于用Matlab编写kmeans_obj_func函数来计算K-means算法的目标函数,请看下面的代码示例:
function J = kmeans_obj_func(X, C, idx, K)
% X: n x p 矩阵,表示 n 个 p 维数据点
% C: K x p 矩阵,表示 K 个 p 维质心
% idx: n x 1 向量,表示每个数据点所属的簇
% K: 簇的数量
n = size(X,1);
J = 0;
for k = 1:K
idx_k = find(idx == k);
X_k = X(idx_k,:);
C_k = C(k,:);
J = J + sum(sum((X_k - repmat(C_k,size(X_k,1),1)).^2));
end
J = J / n;
其中,输入参数 X、C、idx、K 分别代表数据点矩阵、质心矩阵、数据点所属簇的向量和簇的数量。输出参数 J 代表目标函数的值。这个函数的实现思路是,对每一个簇,计算该簇内数据点与质心的距离平方和,最终除以数据点总数就是目标函数值。希望能够帮到你。
用matlab写一个kmeans算法
好的,我会为您介绍如何用Matlab编写K-means算法。
K-means算法是一种聚类算法,是数据挖掘中被广泛使用的一种算法。它将一组样本分为K个簇,在每个簇中都有一个聚类中心,每个点被分为最近的聚类中心所在的簇。
以下是一个用Matlab编写的K-means算法的示例代码:
```
function [idx,centroids]=kmeans(X,k)
% X是样本数据矩阵,k是簇的数量
% 返回值idx是每个样本属于的簇的编号,centroids是每个簇的质心
% 随机初始化簇的质心
[m,n]=size(X);
centroids=X(randperm(m,k),:);
% 设置最大迭代次数和收敛阈值
MaxIter=1000;
threshold=1e-6;
for iter=1:MaxIter
% 计算每个样本属于哪个簇
Dist=zeros(m,k);
for j=1:k
Dist(:,j)=sum((X-centroids(j,:)).^2,2);
end
[minDist,idx]=min(Dist,[],2);
% 更新每个簇的质心
new_centroids=zeros(k,n);
for j=1:k
new_centroids(j,:)=mean(X(idx==j,:),1);
end
% 判断是否收敛
if norm(new_centroids-centroids)<threshold
centroids=new_centroids;
break;
end
centroids=new_centroids;
end
end
```
在这个函数中,X是样本数据矩阵,k是簇的数量。函数返回值idx是每个样本属于的簇的编号,centroids是每个簇的质心。
算法的过程可以分为以下几个步骤:
1. 随机初始化k个簇的质心。
2. 计算每个样本点到每个簇质心的距离,将每个样本归为离它最近的簇。
3. 根据每个簇中包含的所有样本重新计算簇的质心。
4. 判断质心是否收敛,如果没有,则回到第2步;否则返回最终的簇质心和每个样本所属的簇编号。
希望这个代码示例能够对您有所帮助。
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