MATLAB中K-Means聚类.zip

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  • 2022-04-11 11:30
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K-Means聚类分析是一种较为有效的聚类分析手段,也是应用较多的一种聚类分析手段,在这里介绍一种利用MATLAB有效实现聚类分析的手段。
K-Means聚类.zip
  • K-Means聚类.m
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内容介绍
%% 第3章 数学建模方法及MATLAB实现 % K-means 算法MATLAB实现 %-------------------------------------------------------------------------- %% 数据准备和初始化 clc clear x=[0 0;1 0; 0 1; 1 1;2 1;1 2; 2 2;3 2; 6 6; 7 6; 8 6; 6 7; 7 7; 8 7; 9 7 ; 7 8; 8 8; 9 8; 8 9 ; 9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2, 1:2); %% 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2,1); allsum=zeros(2,2); for i=1:20 % 对每一个样本i,计算到2个聚类中心的距离 temp1=sqrt((z(1,1)-x(i,1)).^2+(z(1,2)-x(i,2)).^2); temp2=sqrt((z(2,1)-x(i,1)).^2+(z(2,2)-x(i,2)).^2); if(temp1<temp2) count(1)=count(1)+1; allsum(1,1)=allsum(1,1)+x(i,1); allsum(1,2)=allsum(1,2)+x(i,2); else count(2)=count(2)+1; allsum(2,1)=allsum(2,1)+x(i,1); allsum(2,2)=allsum(2,2)+x(i,2); end end z1(1,1)=allsum(1,1)/count(1); z1(1,2)=allsum(1,2)/count(1); z1(2,1)=allsum(2,1)/count(2); z1(2,2)=allsum(2,2)/count(2); if(z==z1) break; else z=z1; end end %% 结果显示 disp(z1);% 输出聚类中心 plot( x(:,1), x(:,2),'k*',... 'LineWidth',2,... 'MarkerSize',10,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.5,0.5]) hold on plot(z1(:,1),z1(:,2),'ko',... 'LineWidth',2,... 'MarkerSize',10,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.5,0.5]) set(gca,'linewidth',2) ; xlabel('特征x1','fontsize',12); ylabel('特征x2', 'fontsize',12); title('K-means分类图','fontsize',12);
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