人工智能实习：数据聚类分析与k-means算法实现Matlab代码

本次实习报告主要是关于数据聚类分析的实验，实验的主要内容是实现k-means聚类算法。k-means算法是一种常用的聚类算法，其主要目的是将事先输入的数据对象划分为k个聚类，使得每个聚类中的对象相似度较高。 在这次实验中，我们使用Matlab2014b来实现k-means算法。具体的实验步骤包括：初始化k个聚类中心、计算数据集中每个数据到中心的距离并将其划分到最近的类别、计算每个类别的中心（即求聚类平均距离）、重复执行前两步直到聚类中心不再变化或者数据集的类别不再变化。 实验代码如下： ```matlab %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % main.m % k-means algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all; load fisheriris; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2),'ko','MarkerSize',4); title('fisheriris dataset','FontSize',18,'Color','red'); [idx,ctrs] = kmeans(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'ro','MarkerSize',4); hold on; plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'go','MarkerSize',4); hold on; plot(X(idx==3,1),X(idx==3,2),'bo','MarkerSize',4); hold on; plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',12); title('official kmeans','FontSize',16,'Color','red'); ``` 通过实验，我们成功实现了k-means算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，并得到了聚类结果。这次实习让我对数据聚类分析有了更深入的理解，也提高了我的编程能力和数据处理能力。希望在未来的学习和工作中能够运用这些知识，不断提升自己在人工智能领域的能力。