k-mean++算法代码MATLAB实现
时间: 2023-10-13 17:06:48 浏览: 40
以下是一个简单的 MATLAB 实现 K-Means 聚类算法的代码:
```matlab
% 生成数据
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
% 初始化聚类中心
k = 2;
centroids = rand(k,size(data,2));
% 迭代次数
max_iterations = 10;
for i=1:max_iterations
% 计算每个点距离聚类中心的距离,找到最近的聚类中心
distances = pdist2(data,centroids);
[~,cluster] = min(distances,[],2);
% 更新聚类中心
for j=1:k
centroids(j,:) = mean(data(cluster==j,:));
end
end
% 绘制聚类结果
figure;
scatter(data(cluster==1,1),data(cluster==1,2),'r');
hold on;
scatter(data(cluster==2,1),data(cluster==2,2),'b');
hold on;
scatter(centroids(:,1),centroids(:,2),'k','filled');
```
此代码将生成一个包含两个聚类的数据集,并使用 K-Means 算法将其分成两个簇。
相关问题
K-means++聚类算法迭代matlab实现
以下是使用Matlab实现K-means++聚类算法的迭代步骤:
```matlab
function [centers, labels] = kmeans_plusplus(data, k, max_iter)
% 数据维度
[n, d] = size(data);
% 初始化簇中心
centers = zeros(k, d);
% 随机选择第一个簇中心
centers(1, :) = data(randi(n), :);
% 计算其他簇中心
for i = 2:k
% 计算每个样本点到最近簇中心的距离
distances = pdist2(data, centers(1:i-1, :), 'squaredeuclidean');
% 计算每个样本点到最近簇中心的距离的最小值
min_distances = min(distances, [], 2);
% 按照距离的平方进行随机选择下一个簇中心
prob = min_distances / sum(min_distances);
[~, idx] = histc(rand, [0; cumsum(prob)]);
centers(i, :) = data(idx, :);
end
% 迭代更新簇分配和簇中心
labels = zeros(n, 1);
iter = 0;
while iter < max_iter
% 分配样本点到最近的簇中心
distances = pdist2(data, centers, 'squaredeuclidean');
[~, labels] = min(distances, [], 2);
% 更新簇中心
for i = 1:k
centers(i, :) = mean(data(labels == i, :));
end
iter = iter + 1;
end
end
```
请注意,上述代码是一种简单的实现方式,可能不适用于所有的数据集和应用场景。在实际使用中,可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外,还可以使用其他函数来代替`pdist2`函数来计算距离或距离的平方。
K-means++聚类分析Matlab代码及其模型性能评估
以下是K-means++聚类分析的Matlab代码及其模型性能评估:
```matlab
% 读入数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 设置聚类数量
k = 4;
% 使用k-means++算法进行聚类
[idx, centers] = kmeans(data, k, 'Distance', 'sqeuclidean', 'Start', 'plus');
% 可视化聚类结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'k*', 'MarkerSize', 10);
hold off;
% 计算轮廓系数
s = silhouette(data, idx);
mean_s = mean(s);
% 输出轮廓系数
disp(['轮廓系数为:', num2str(mean_s)]);
```
在上面的代码中,首先我们使用`xlsread`函数读入数据,然后我们设置聚类数量为4。接着,我们使用k-means++算法进行聚类,并将聚类结果可视化。最后,我们计算轮廓系数并输出。
轮廓系数是一种评估聚类模型性能的指标,其取值范围在-1到1之间。值越接近1表示聚类效果越好,值越接近-1表示聚类效果越差,值为0表示聚类效果一般。在上述代码中,我们计算出轮廓系数并输出其均值。
注意,此处的代码仅供参考,实际情况下需要根据具体的数据集和任务进行适当修改。