kmeans聚类算法实例matlab
时间: 2023-04-28 21:02:48 浏览: 109
K-means聚类算法在Matlab中的一个简单实现如下:
```
% 设置聚类数量
k = 3;
% 随机生成数据
data = rand(100,2);
% 随机初始化聚类中心
centers = data(randperm(size(data,1),k),:);
% 开始迭代
while true
% 计算每个数据点与聚类中心的距离
distances = pdist2(data, centers);
[~,labels] = min(distances,[],2);
% 更新聚类中心
new_centers = zeros(k,size(data,2));
for i = 1:k
members = data(labels == i, :);
new_centers(i,:) = mean(members);
end
% 判断是否收敛
if sum(sum((new_centers - centers).^2)) < 1e-6
break;
end
centers = new_centers;
end
```
这是一个最基本的K-means算法的实现,你可以根据自己的需求对它进行修改。
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kmeans聚类算法matlab实例
MATLAB 中有一个 K-Means 聚类算法的示例代码,你可以在 MATLAB 帮助文档中找到:http://cn.mathworks.com/help/stats/kmeans.html。另外,你还可以参考 MATLAB 中的一个 K-Means 聚类算法的教程:http://www.mathworks.cn/cn/help/stats/kmeans-clustering-example.html。
kmeans聚类算法matlab代码实例
以下是一个使用Matlab实现k-means聚类算法的代码示例:
```matlab
[b] = xlsread('aggregate.xlsx',1,'A1:c788');
x = b(:,1);
y = b(:,2);
data = [x(1:7,1),y(1:7,1)];
dist = zeros(1,7);
for k = 1:300
c = zeros(788,1);
sum = zeros(7,3);
for i = 1:788
for j = 1:7
dist(1,j) = sqrt((x(i,1)-data(j,1))^2 + (y(i,1)-data(j,2))^2);
end
[mi,index] = min(dist);
c(i,1) = index;
sum(c(i,1),1) = sum(c(i,1),1) + x(i);
sum(c(i,1),2) = sum(c(i,1),2) + y(i);
sum(c(i,1),3) = sum(c(i,1),3) + 1;
end
for m = 1:7
data(m,1) = sum(m,1) / sum(m,3);
data(m,2) = sum(m,2) / sum(m,3);
end
end
for i = 1:788
rand('seed',c(i,1));
color = rand(1,3);
plot(x(i,1),y(i,1),'*','color',color);
hold on;
end
```
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