我需要用matlab写一段kmeans聚类
时间: 2023-06-12 13:03:54 浏览: 46
好的,下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于执行 k-means 聚类:
```matlab
% 读入数据集
data = load('data.txt');
% 设置聚类数
k = 3;
% 执行 k-means 聚类
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 绘制聚类结果
hold on;
scatter(data(idx==1,1), data(idx==1,2), 'r');
scatter(data(idx==2,1), data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1), data(idx==3,2), 'b');
scatter(C(:,1), C(:,2), 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
```
其中,`data` 是包含数据集的矩阵,每一行表示一个数据点;`k` 是指定的聚类数;`idx` 是指示每个数据点所属聚类的向量,`C` 是聚类中心的矩阵。代码执行后,会绘制出聚类结果的散点图,其中每个聚类用不同的颜色表示,聚类中心用黑色圆点表示。
相关问题
matlab手写实现kmeans聚类算法
以下是一个示例代码,实现了kmeans聚类算法:
```
% 生成随机数据
data = rand(50,2);
% 设置聚类数
k = 3;
% 随机初始化聚类中心
centers = data(randperm(size(data,1),k),:);
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
distances = pdist2(data,centers);
% 执行聚类迭代
for i = 1:10
% 找到每个数据点所属的聚类
[~,labels] = min(distances,[],2);
% 更新聚类中心
for j = 1:k
centers(j,:) = mean(data(labels==j,:));
end
% 计算每个数据点到更新后的聚类中心的距离
distances = pdist2(data,centers);
end
% 可视化聚类结果
scatter(data(labels==1,1),data(labels==1,2),'r');
hold on;
scatter(data(labels==2,1),data(labels==2,2),'g');
scatter(data(labels==3,1),data(labels==3,2),'b');
scatter(centers(:,1),centers(:,2),'k','filled');
```
这段代码首先生成了50个随机数据点,然后设置聚类数为3。接着随机初始化了3个聚类中心,并计算每个数据点到聚类中心的距离。然后执行了10次聚类迭代,每次更新聚类中心并重新计算每个数据点到聚类中心的距离。最后可视化了聚类结果,将每个聚类用不同颜色的散点图表示,聚类中心用黑色圆点表示。
matlab使用kmeans聚类后怎么画图
在使用kmeans聚类算法后,可以使用Matlab的plot函数将聚类结果可视化。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 生成随机数据
data = rand(100,2);
% 使用kmeans聚类算法
[idx, C] = kmeans(data, 3);
% 可视化聚类结果
figure;
hold on;
scatter(data(idx==1,1), data(idx==1,2), 'r');
scatter(data(idx==2,1), data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1), data(idx==3,2), 'b');
scatter(C(:,1), C(:,2), 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids')
```
这段代码中,首先生成了一个包含100个数据点的随机数据集,然后使用kmeans算法将数据分为3个簇,并存储每个数据点所属的簇编号(idx)和每个簇的中心点坐标(C)。最后通过scatter函数将每个簇的数据点以不同颜色表示,并使用黑色实心圆点表示每个簇的中心点。