三维聚类算法matlab代码并绘图

下面是一个使用K-Means算法进行三维聚类的Matlab代码，并将聚类结果用图形展示出来：

% 生成随机数据
data = rand(100, 3);

% 初始化K-Means模型
k = 3;
[idx, centers] = kmeans(data, k);

% 获取每个数据点所属的聚类标签
labels = idx;

% 获取每个聚类的中心点坐标
centers = centers;

% 绘制聚类结果图形
figure;
scatter3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),10,labels);
hold on;
scatter3(centers(:,1),centers(:,2),centers(:,3),100,'k','filled');
title('K-Means Clustering Results');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids');

在上面的代码中，我们使用Matlab的scatter3函数绘制了每个数据点，并用不同的颜色表示它们所属的聚类。同时，我们还用scatter3函数绘制了每个聚类的中心点，并用黑色实心圆表示。最后，我们添加了标题、坐标轴标签和图例，使图形更加清晰易懂。

相关问题

三维数据聚类matlab

以下是基于三维kemeans算法的三维点云数据聚类matlab仿真的示例：

1. 读取原始数据并初始化绘图参数

% 读取数据
A = load('data.txt');
% 初始化参数
X = A(:,1);
Y = A(:,2);
Z = A(:,3);
L = A(:,7);
lgs={'Powerline','Low vegetation','Impervioussurfaces','Car','Fence/Hedge','Roof','Facade','Shrub','Tree'};

2. 基于三维kemeans算法的三维点云数据聚类

% 使用kmeans算法进行三维数据聚类
data = [X, Y, Z];
[idx, C] = kmeans(data, 3); % 这里假设要聚类成3类
% 绘制聚类结果
figure;
scatter3(X,Y,Z,10,idx,'filled');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('3D点云数据聚类结果');

k-means聚类分析matlab二维

### 如何在MATLAB中对二维数据执行k-means聚类分析

#### 准备工作
为了有效地利用`kmeans`函数，在开始之前需确保已安装并配置好MATLAB环境。此过程涉及加载或创建待分析的数据集。

#### 数据准备
假设有一个简单的二维数据集，可以通过如下方式生成随机样本作为演示用途：

% 设定随机种子以保证实验可重复性
rng(1);

% 创建两个不同中心的正态分布群组模拟二维空间内的两类对象
X = [mvnrnd([0 0], eye(2), 100); mvnrnd([5 5], eye(2), 100)];

这段代码构建了一个由两部分组成的矩阵`X`，每行代表一个观测值（即坐标），共有200个这样的点分布在平面内形成两大集群[^2]。

#### 执行k-means聚类
调用MATLAB内置的`kmeans`函数来进行实际的分类操作。这里指定要寻找三个簇，并允许算法自动决定初始质心位置：

opts = statset('Display','final'); % 配置显示选项以便查看最终迭代信息
[idx, C] = kmeans(X, 3, 'Options', opts);

上述命令会返回两个主要输出变量：一个是索引数组`idx`，它指明了每个输入点所属类别；另一个是质心矩阵`C`，包含了各簇的新中心位置[^3]。

#### 结果展示
最后一步是对所得结果加以图形化表示，便于直观理解这些分组情况：

figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 12, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
title('K-Means Clustering of Two-Dimensional Data Set');
xlabel('Feature One');
ylabel('Feature Two');
grid on;

以上绘图指令将原始数据按照分配给它们的颜色绘制出来，并在同一张图表上标记出计算得到的质心所在之处[^4]。