k-means聚类算法的MATLAB函数代码解析

好的，下面是对该函数代码的解析：

function [x,esq,j] = kmeans(d,k,x0)

函数名称为`kmeans`，输入参数有三个：d，k，x0，输出参数有三个：x，esq，j。

[n,m] = size(d);

获取数据矩阵d的大小，n为样本数量，m为特征数量。

x = x0;
xnew = zeros(size(x));
j = 0;
esq = 0;

将初始聚类中心矩阵x赋值给变量x，初始化新的聚类中心矩阵xnew，迭代次数j设置为0，误差平方和esq初始化为0。

while true
    j = j + 1;
    for i = 1:n
        [~,index] = min(sum((x - d(i,:)).^2,2));
        xnew(index,:) = xnew(index,:) + d(i,:);
    end
    xnew = xnew./repmat(sum(xnew,1),[k,1]);
    if sum(sum((xnew - x).^2)) < 1e-6
        break;
    end
    x = xnew;
    xnew = zeros(size(x));
end

进入k-means算法主循环，每次循环迭代次数j加1。

遍历每个样本，计算其到每个聚类中心的距离，找到距离最近的聚类中心，并将该样本划分到该聚类中心所在的簇。

根据所有划分到同一个聚类中心的样本的坐标信息，计算该聚类中心簇内所有样本的均值，并将其作为新的聚类中心。

判断聚类中心是否收敛，如果新旧聚类中心之间的距离小于一个阈值（这里设为1e-6），则退出循环。

将新的聚类中心赋值给变量x，重置新的聚类中心矩阵xnew。

for i = 1:n
    [~,index] = min(sum((x - d(i,:)).^2,2));
    esq = esq + sum((d(i,:) - x(index,:)).^2);
end

计算最终聚类结果的误差平方和esq，遍历每个样本，计算其到所属聚类中心的距离，将距离的平方和累加到esq中。

最后，函数返回聚类中心矩阵x，误差平方和esq和迭代次数j。