for x = 1:1:N center(x,:) = data(randi(m,1),:) ; end
时间: 2024-06-06 13:05:15 浏览: 20
这段代码使用了MATLAB语言的循环语句,其中N和m都是变量(或者常量)。
首先,randi(m,1)会返回一个随机整数,范围在1到m之间。然后,data(randi(m,1),:)会选取data矩阵的第randi(m,1)行,并返回该行所有元素(即一个行向量)。
最后,这个行向量会被赋值给center(x,:),也就是center矩阵的第x行。
因此,这段代码的作用是从data矩阵中随机选取N个样本,作为聚类算法中的初始聚类中心。
相关问题
邻近分支切割算法的matlab程序
以下是邻近分支切割算法的MATLAB代码示例:
```matlab
function [T, C, W] = nearest_neighbor_clustering(X, k)
% X: input data matrix, each row is a data point
% k: number of clusters
% T: cluster assignments for each data point
% C: final cluster centers
% W: within-cluster sum of squares
n = size(X, 1);
T = zeros(n, 1);
C = zeros(k, size(X, 2));
W = 0;
% randomly choose the first center
C(1, :) = X(randi(n), :);
for i = 2:k
% compute distance to current centers
dist = zeros(n, i-1);
for j = 1:i-1
dist(:, j) = sum(bsxfun(@minus, X, C(j, :)).^2, 2);
end
% find the nearest center for each data point
[~, idx] = min(dist, [], 2);
% compute the new center as the mean of the nearest data points
for j = 1:i-1
C(j, :) = mean(X(idx == j, :), 1);
end
% randomly choose the next center from the remaining data points
idx_used = unique(idx);
idx_unused = setdiff(1:n, idx_used);
C(i, :) = X(idx_unused(randi(length(idx_unused))), :);
end
% assign data points to the nearest cluster center
for i = 1:n
dist = sum(bsxfun(@minus, X(i, :), C).^2, 2);
[~, T(i)] = min(dist);
W = W + dist(T(i));
end
end
```
该算法的基本思想是从数据集中随机选择一个点作为第一个聚类中心,然后依次选择剩余数据点中距离当前聚类中心最近的点作为新的聚类中心,直到选择了 k 个聚类中心。然后,将数据点分配到最近的聚类中心,并计算聚类内平方和。
matlab中生成150个用户,遵循二维泊松分布分布在半径R0=1000的圆中,二维泊松分布均值lambda=50,随机选择c,s两种模式,计算选择c,s两种模式的人数和比例,画出点分布示意图并注出图例,红点表示选择c模式,蓝点表示选择s模式,选择c模式的用户随机选择10个子信道,选择s模式的用户随机选择16个子信道,判断每个用户选择哪个子信道。计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)和与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l(i)的eta次方之和
生成150个用户并遵循二维泊松分布分布在半径R0=1000的圆中,二维泊松分布均值lambda=50:
```matlab
% 设置圆心
center = [0, 0];
% 设置用户数和半径
n = 150;
R0 = 1000;
% 生成圆内的用户坐标
theta = 2 * pi * rand(n, 1);
r = R0 * sqrt(rand(n, 1));
x = r .* cos(theta) + center(1);
y = r .* sin(theta) + center(2);
% 绘制点分布示意图
figure;
scatter(x, y, 10, 'filled');
title('用户点分布示意图');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('用户');
```
接下来,随机选择c、s两种模式,并计算选择c、s两种模式的人数和比例:
```matlab
% 随机选择c、s两种模式
mode = randi([0, 1], n, 1);
% 统计选择c、s两种模式的人数和比例
num_c = sum(mode == 0);
num_s = sum(mode == 1);
prop_c = num_c / n;
prop_s = num_s / n;
fprintf('选择c模式的人数为%d,占比为%.2f%%\n', num_c, prop_c * 100);
fprintf('选择s模式的人数为%d,占比为%.2f%%\n', num_s, prop_s * 100);
% 绘制点分布示意图并注出图例
figure;
scatter(x(mode == 0), y(mode == 0), 10, 'r', 'filled');
hold on;
scatter(x(mode == 1), y(mode == 1), 10, 'b', 'filled');
title('用户点分布示意图');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('选择c模式的用户', '选择s模式的用户');
```
选择c模式的用户随机选择10个子信道,选择s模式的用户随机选择16个子信道,并判断每个用户选择哪个子信道:
```matlab
% 随机选择子信道
num_channel_c = 10;
num_channel_s = 16;
channel_c = randi([1, num_channel_c], num_c, 1);
channel_s = randi([1, num_channel_s], num_s, 1);
% 将选择的子信道与用户坐标和模式合并为一个矩阵
user_data = [x, y, mode];
user_data_c = user_data(user_data(:, 3) == 0, :);
user_data_s = user_data(user_data(:, 3) == 1, :);
user_data_c(:, 4) = channel_c;
user_data_s(:, 4) = channel_s;
% 统计每个子信道中选择c、s模式的用户数和比例
num_c_per_channel = zeros(num_channel_c, 1);
num_s_per_channel = zeros(num_channel_s, 1);
for i = 1:num_channel_c
num_c_per_channel(i) = sum(channel_c == i);
end
for i = 1:num_channel_s
num_s_per_channel(i) = sum(channel_s == i);
end
prop_c_per_channel = num_c_per_channel / num_c;
prop_s_per_channel = num_s_per_channel / num_s;
% 输出每个子信道中选择c、s模式的用户数和比例
for i = 1:num_channel_c
fprintf('子信道%d:选择c模式的用户%d人,占比为%.2f%%\n', ...
i, num_c_per_channel(i), prop_c_per_channel(i) * 100);
end
for i = 1:num_channel_s
fprintf('子信道%d:选择s模式的用户%d人,占比为%.2f%%\n', ...
i, num_s_per_channel(i), prop_s_per_channel(i) * 100);
end
```
计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)和与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l(i)的eta次方之和:
```matlab
% 计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)
dc = zeros(num_c, 1);
for i = 1:num_c
dc(i) = norm(user_data_c(i, 1:2) - center);
end
% 计算与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l(i)的eta次方之和
eta = 2;
l = zeros(num_c, 1);
for i = 1:num_c
idx = find(channel_c == user_data_c(i, 4) & mode == 0 & (1:n)' ~= i);
for j = 1:length(idx)
l(i) = l(i) + norm(user_data_c(i, 1:2) - user_data_c(idx(j), 1:2))^eta;
end
end
```
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