二分kmeans的matlab代码怎么写

时间: 2023-04-06 16:03:24 浏览: 88
我可以回答这个问题。二分kmeans的matlab代码可以通过以下步骤实现: 1. 首先,将数据集随机分成k个簇。 2. 对于每个簇,计算其质心。 3. 对于每个数据点,计算其到每个簇质心的距离,并将其分配到距离最近的簇中。 4. 对于每个簇,重新计算其质心。 5. 重复步骤3和4,直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。 以下是一个简单的二分kmeans的matlab代码示例: function [idx, C] = binary_kmeans(X, k, max_iter) % X: 数据集 % k: 簇的数量 % max_iter: 最大迭代次数 % 随机初始化簇 C = X(randperm(size(X,1),k),:); for i = 1:max_iter % 计算每个数据点到每个簇质心的距离 D = pdist2(X, C); % 将每个数据点分配到距离最近的簇中 [~, idx] = min(D, [], 2); % 对于每个簇,重新计算其质心 for j = 1:k C(j,:) = mean(X(idx==j,:), 1); end end end 注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的优化和改进。
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二分 Kmeans matlab 代码

以下是二分 Kmeans 的 Matlab 代码: ```matlab function [centroids, idx] = bisection_kmeans(X, K) % X: 数据集,每一行表示一个数据点 % K: 聚类中心的数量 % centroids: 聚类中心的坐标,每一行表示一个聚类中心 % idx: 每个数据点所属的聚类中心编号 % 初始化聚类中心为所有点的中心 centroids = mean(X, 1); % 初始化每个点到聚类中心的距离为0 idx = zeros(size(X, 1), 1); % 重复以下步骤直到达到期望的聚类中心数量 while size(centroids, 1) < K min_cost = Inf; min_centroids = []; min_idx = []; % 对每个聚类中心进行Kmeans聚类,选择最小代价的分类 for i = 1:size(centroids, 1) % 将数据点分为两个簇 [idx_i, centroids_i] = kmeans_split(X(idx == i, :), 2); % 计算两个簇的代价和 cost_i = sum(pdist2(X(idx == i, :), centroids_i).^2); cost_i = cost_i(1) + cost_i(2); % 如果代价最小,保存分类结果 if cost_i < min_cost min_cost = cost_i; min_centroids = centroids_i; min_idx = idx_i; end end % 更新聚类中心和每个点所属的聚类中心编号 centroids(idx == i, :) = min_centroids; idx(idx == i) = min_idx + size(centroids, 1); end end function [idx, centroids] = kmeans_split(X, K) % X: 数据集,每一行表示一个数据点 % K: 聚类中心的数量 % idx: 每个数据点所属的聚类中心编号 % centroids: 聚类中心的坐标,每一行表示一个聚类中心 % 初始化聚类中心为随机选取的K个点 centroids = X(randperm(size(X, 1), K), :); % 初始化每个点到聚类中心的距离为0 idx = zeros(size(X, 1), 1); % 重复以下步骤直到聚类中心不再变化 while true % 计算每个点到聚类中心的距离 dist = pdist2(X, centroids); % 更新每个点所属的聚类中心编号 [~, new_idx] = min(dist, [], 2); % 如果聚类中心不再变化,退出循环 if isequal(idx, new_idx) break; end idx = new_idx; % 更新聚类中心 for i = 1:K centroids(i, :) = mean(X(idx == i, :), 1); end end end ``` 使用方法: ```matlab % 生成随机数据集 X = randn(100, 2); % 调用二分 Kmeans 算法 [centroids, idx] = bisection_kmeans(X, 3); % 绘制聚类结果 plot(X(idx == 1, 1), X(idx == 1, 2), 'r.', ... X(idx == 2, 1), X(idx == 2, 2), 'b.', ... X(idx == 3, 1), X(idx == 3, 2), 'g.', ... centroids(:, 1), centroids(:, 2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3); ```

二分Kmeans聚类算法matlab程序代码

以下是二分Kmeans聚类算法的Matlab程序代码: ```matlab function [cluster_idx, centroids] = binary_kmeans(X, k) % X: 数据矩阵,每行表示一个样本 % k: 聚类数目 % cluster_idx: 每个样本所属的簇编号 % centroids: 聚类中心矩阵,每行表示一个聚类中心 % 初始化 [n_samples, n_features] = size(X); cluster_idx = ones(n_samples, 1); centroids = X(1:k, :); % 二分Kmeans迭代 for i = 1:k-1 % 找到当前需要被分裂的簇 max_cost = -inf; for j = 1:i idx = find(cluster_idx == j); X_j = X(idx, :); centroid_j = centroids(j, :); cost = sum(sum((X_j - centroid_j).^2)); if cost > max_cost max_cost = cost; max_idx = j; max_X = X_j; end end % 对被选中的簇进行二分 [new_cluster_idx, new_centroids] = kmeans(max_X, 2); % 更新簇编号和聚类中心 idx1 = find(new_cluster_idx == 1); idx2 = find(new_cluster_idx == 2); cluster_idx(idx(idx1)) = max_idx; cluster_idx(idx(idx2)) = i+1; centroids(max_idx, :) = new_centroids(1, :); centroids(i+1, :) = new_centroids(2, :); end ``` 其中,`X`是数据矩阵,每行表示一个样本;`k`是聚类数目。函数返回`cluster_idx`,每个样本所属的簇编号,以及`centroids`,聚类中心矩阵,每行表示一个聚类中心。函数中使用了Matlab内置的`kmeans`函数进行簇内的二分操作。

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