Matlab自带的Kmeans函数怎么用

Matlab自带的Kmeans函数可以用于聚类分析，其使用方法如下：

1. 准备数据：将需要聚类的数据存储在一个矩阵中。

2. 调用Kmeans函数：在Matlab命令窗口中输入"kmeans"，并按下回车键，即可调用Kmeans函数。

3. 设置输入参数：在调用Kmeans函数时，需要设置输入参数。其中，第一个参数为要聚类的数据矩阵，第二个参数为聚类的个数，第三个参数为迭代次数，第四个参数为初始聚类中心的选择方式。

4. 运行函数：设置好输入参数后，按下回车键，即可运行Kmeans函数。

5. 查看结果：运行完成后，将会得到聚类结果。可以通过Matlab绘图工具将聚类结果可视化。

例如，以下是一个简单的Kmeans函数的示例代码：

% 准备数据
data = rand(100, 2);

% 调用Kmeans函数
[idx, centers] = kmeans(data, 3);

% 查看结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

在上述代码中，我们首先生成一个随机的100行2列的数据矩阵。然后，我们调用Kmeans函数，并将聚类个数设置为3。最后，我们使用Matlab的绘图工具将聚类结果可视化。

相关问题

matlab自带kmeans函数

MATLAB中确实有自带的kmeans函数，可以用于实现k-Means算法。下面是一个使用MATLAB自带的kmeans函数进行k-Means聚类的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3; 2, 3, 4; 2, 3, 2; 5, 6, 7; 6, 7, 8; 5, 6, 5];

% 聚类数量
k = 2;

% 运行k-Means算法
[idx, C] = kmeans(x, k);

% 可视化聚类结果
scatter(x(:, 1), x(:, 2), [], idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:, 1), C(:, 2), 100, [1, 2], 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k', 'LineWidth', 1.5);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

这段代码首先准备了一个数据矩阵x，然后指定了聚类数量k。接下来，使用kmeans函数运行k-Means算法，返回每个样本所属的聚类索引idx和聚类中心C。最后，使用scatter函数将数据点按照聚类结果进行可视化，并在图中标出聚类中心。

用MATLAB编写程序，分别求用原理推导K均值算法和MATLAB自带Kmeans函数的聚类，并求出各自的SC轮廓系数和 DBI戴维森堡丁指数

以下是MATLAB代码实现：

% 生成数据
data = [randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)-ones(100,2)];

% 原理推导K均值算法
K = 2;
[m, n] = size(data);
centroid = data(randperm(m,K),:);
iter = 10;
cluster = zeros(m,1);
cost = zeros(iter,1);
for i = 1:iter
    % 分配样本到最近的聚类中心
    for j = 1:m
        dist = sum((repmat(data(j,:),K,1) - centroid).^2, 2);
        [~, cluster(j)] = min(dist);
    end
    % 更新聚类中心
    for j = 1:K
        centroid(j,:) = mean(data(cluster==j,:));
    end
    % 计算损失函数
    cost(i) = sum(sum((data - centroid(cluster,:)).^2));
end

% 使用MATLAB自带Kmeans函数
[idx, C] = kmeans(data, K, 'Replicates', 10);

% 计算SC轮廓系数
SC1 = silhouette(data, cluster);
SC2 = silhouette(data, idx);

% 计算DBI戴维森堡丁指数
D1 = zeros(K,1);
for i = 1:K
    D1(i) = max(pdist(data(cluster==i,:)));
end
D2 = zeros(K,1);
for i = 1:K
    D2(i) = max(pdist(data(idx==i,:)));
end
DBI1 = 0;
for i = 1:K
    for j = 1:K
        if i ~= j
            DBI1 = DBI1 + (D1(i) + D1(j))/norm(centroid(i,:)-centroid(j,:));
        end
    end
end
DBI1 = DBI1/K;
DBI2 = 0;
for i = 1:K
    for j = 1:K
        if i ~= j
            DBI2 = DBI2 + (D2(i) + D2(j))/norm(C(i,:)-C(j,:));
        end
    end
end
DBI2 = DBI2/K;

其中，`data`为待聚类的数据，`K`为聚类簇数，`iter`为迭代次数。聚类结果分别保存在`cluster`和`idx`中，聚类中心分别保存在`centroid`和`C`中，损失函数值保存在`cost`中，SC轮廓系数分别保存在`SC1`和`SC2`中，DBI戴维森堡丁指数分别保存在`DBI1`和`DBI2`中。