MATLAB 实现 K-Means 聚类算法

K-means matlab实现 在这篇文章中，我们将介绍 K-means 聚类算法在 Matlab 中的实现。K-means 聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本集划分为多个类别，以便更好地理解和分析数据。 **基本要求** 在本次实验中，我们使用 FAMALE.TXT、MALE.TXT 和 test2.txt 的数据作为样本集，利用 C 均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，并对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 **主要思想** 1. 将 FAMALE.TXT 和 MALE.TXT 两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为 2，利用 C 均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。 2. 对于上述数据利用 C 均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。 3. 对于上述数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。 4. 利用 test2.txt 数据或者把 test2.txt 的数据与上述数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会。 **实验原理** 1. C 均值聚类方法 C 均值聚类方法是一种常用的无监督学习算法，旨在将样本集划分为多个类别，以便更好地理解和分析数据。该算法的思想是基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化。 C 均值算法步骤： 1. 任选 C 个初始聚类中心。一般以开头 C 个样本作为初始中心。 2. 将模式样本集的每一样本按最小距离原则分配给 C 个聚类中心，即在第 m 次迭代时，若，则，表示第 m 次迭代时，以第 j 个聚类中心为代表的聚类域。 3. 由步骤 2 计算新的聚类中心，即：式中 Ni 为第 i 个聚类域中的样本个数。其均值向量作为新的聚类中心，因为这样可以使误差平方和准则函数达到最小值。 4. 若，则算法收敛，计算完毕。否则返回到步骤 2，进行下一次迭代。 **实验源代码** 1. 主程序 clear all clc [FHFW]=textread('C:\Users\lenvo\Desktop\н¨Îļþ¼Ð\FEMALE.txt','%f%f'); [MHMW]=textread('C:\Users\lenvo\Desktop\н¨Îļþ¼Ð\MALE.txt','%f%f'); Data(1:50,1)=FH;Data(51:100,1)=MH; Data(1:50,2)=FW;Data(51:100,2)=MW; C=input('ÊäÈëC£º') [U,P,Dist,Clu] 本篇文章介绍了 K-means 聚类算法在 Matlab 中的实现，包括基本要求、主要思想、实验原理和实验源代码等方面的内容，为读者提供了一个详细的参考指南。