Matlab 欧式聚类

Matlab 欧式聚类

欧式聚类是一种基于距离度量的聚类方法，常用于数据挖掘和模式识别领域。Matlab作为一个强大的数学软件，提供了丰富的聚类算法库，包括欧式聚类。本文将介绍如何利用Matlab实现欧式聚类，并给出相应的源代码。

1. 数据预处理

聚类算法的第一步是数据预处理。在这个阶段，我们需要对数据进行标准化处理，以便在距离度量时各维度之间具有可比性。

下面是一个简单的数据标准化例子：

data = rand(50, 5)*100; % 构造随机数据
data_mean = mean(data); % 求均值
data_std = std(data);   % 求标准差
data_norm = (data - data_mean)./data_std; % 标准化处理

2. 距离度量

欧式聚类是基于距离度量的，因此需要选择一种距离度量方法。常用的方法有欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离等。这里我们采用欧式距离作为距离度量方法。

function d = euclidean_distance(x, y)
    d = sqrt(sum((x - y).^2));
end

3. 聚类算法

在数据预处理和距离度量后，我们就可以使用聚类算法进行聚类了。在Matlab中，可以使用“kmeans”函数进行欧式聚类。

[idx, C] = kmeans(data_norm, K); % 对标准化后的数据进行聚类
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