matlab无监督学习算法示例

以下是一些 Matlab 中的无监督学习算法示例：

1. K-means 聚类算法

K-means 是一种常用的聚类算法，它将数据分为 K 个类别，每个类别的数据点都与所属类别的中心点最近。Matlab 中有一个内置的 K-means 函数 kmeans，可以使用它来实现 K-means 算法：

% 加载数据
load fisheriris

% 使用 kmeans 函数进行聚类
[idx, C] = kmeans(meas, 3);

% 绘制聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), idx)
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'k*', 'MarkerSize', 10)
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids', 'Location', 'NW')
title 'Fisher''s Iris Data Set'
xlabel 'Sepal length'
ylabel 'Sepal width'

2. 主成分分析（PCA）

PCA 是一种常用的降维算法，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保留大部分数据的信息。Matlab 中有一个内置的 PCA 函数 pca，可以使用它来实现 PCA 算法：

% 加载数据
load fisheriris

% 使用 pca 函数进行主成分分析
[coeff, score, latent, tsquared, explained] = pca(meas);

% 绘制主成分贡献度图
pareto(explained)
xlabel 'Principal Component'
ylabel 'Variance Explained (%)'

% 绘制主成分散点图
gscatter(score(:,1), score(:,2), species)
xlabel '1st principal component'
ylabel '2nd principal component'

3. 自组织映射（SOM）

SOM 是一种常用的无监督学习算法，它可以将高维数据映射到低维空间，并且保留数据的拓扑结构。Matlab 中有一个内置的 SOM 函数 selforgmap，可以使用它来实现 SOM 算法：

% 加载数据
load iris_dataset

% 创建自组织映射网络
net = selforgmap([8 8]);

% 训练自组织映射网络
net = train(net, irisInputs);

% 绘制自组织映射结果
plotsompos(net, irisInputs)

以上是一些 Matlab 中的无监督学习算法示例，希望能对你有所帮助。