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kmean算法matlab实现 数据集采用iris的数据
Kmeans.rar
  • iris.xlsx
    13.6KB
  • test.mat
    1KB
  • matlab代码.txt
    1.1KB
内容介绍
matlab实现: function [ class count]=k_means(data,k); %clear %load test.mat %k=2; sum=size(data,1); for i=1:k centroid(i,:)=data(floor(sum/k)*(i-1)+1,:); end tic ck=0; while 1 temp=zeros(1,2);; count=zeros(1,k); ck=ck+1 for i=1:sum for j=1:k dist(j)=norm(data(i,:)-centroid(j,:)); end [a min_dist]=min(dist); count(min_dist)=count(min_dist)+1; class(min_dist,count(min_dist))=i; end %重新计算类中心 for i=1:k for j=1:count(i) temp=temp+data(class(i,j),:); end temp_centroid(i,:)=temp/(count(i)); temp(1,:)=0; % temp_centroid(i,:)=re_calculate(class(i,:),count(i),tdata); end %计算新的类中心和原类中心距离centr_dist; for i=1:k centr_dist(i)=norm(temp_centroid(i,:)-centroid(i,:)); end if max(centr_dist)<=0 break; else for i=1:k centroid(i,:)=temp_centroid(i,:); %重新进行前俩不 end end end toc
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