k-means聚类实例（matlab）

最新推荐文章于 2025-03-01 06:00:00 发布

algorithem

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分类专栏：数学建模文章标签：聚类 matlab 机器学习

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本文通过MATLAB实现K-means聚类算法，并使用20个包含两个特征的样本进行演示。代码详细展示了从数据初始化、寻找聚类中心到结果显示的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

%%已知20个样本，每个样本有两个特征
%%K-means方法的MATLAB实现
%%数据的准备和初始化
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,计算到两个聚类中心的距离
        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,...
    '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);