机器学习——聚类实例（ matlab代码）

最新推荐文章于 2021-11-22 19:10:48 发布

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本文通过Matlab代码演示了K-means聚类算法的过程。首先生成三组不同的二维正态分布数据，然后随机选取初始质心进行迭代计算，直到质心变化小于阈值。最终展示聚类结果及质心位置。

K-maeans例子

randn('seed',0);
mu1= [2,2];
mu2= [6,6];
mu3= [10,2];
sigma= [0.5  0; 0  0.5];
t1=mvnrnd(mu1,sigma,100); 
t2=mvnrnd(mu2,sigma,100); 
t3=mvnrnd(mu3,sigma,100); 
x=[t1;t2;t3];
[m,n]=size(x);

k=3;
u=x(randperm(m,k),:);      
while 1
    c= zeros(k,300);
    nums= zeros(k, 1);

    for i=1:m
        mind = 100000;
        minl = 0;

        for j=1:k
            d = norm(x(i,:)-u(j,:));      
            if (d<mind)
                mind = d;
                minl = j;
            end
        end
        nums(minl) = nums(minl) + 1;           c(minl, nums(minl)) = i;     
    end

     ut = zeros(k, 2);
     for i=1:k
         for j=1:nums(i)
             ut(i,:) = ut(i,:) + x(c(i, j), :);
         end
         ut(i,:) = ut(i,:)/nums(i);
     end

     du = norm (ut-u);
     if (du < 0.1)
         break;
     else
         u=ut;
     end
end

ch='o*+.>';
for i=1:k
    plot(x(c(i,1:nums(i)), 1), x(c(i,1:nums(i)), 2), ch(i));
    hold on;
    tc = x(c(i,1:nums(i)), :);

   chl=convhull(tc);
   line(tc(chl,1),tc(chl,2))
   hold on;

   plot(ut(i,1), ut(i,2), 'kp');
   grid;
end