【L-ISODATA算法实现及不同聚类算法对比Matlab】L-ISODATA算法实现及不同聚类算法对比附matlab代码

⛄ 内容介绍

⛄ 部分代码

%% 导入数据

clear all

data_load=xlsread('日平均负荷.xls');

x=data_load;

k_num=0;

%% 初始化

km=7;K=6;Kl=6;%定义预期的聚类中心数

theta_N=1;% theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类

theta_S=1;% theta_S ：一个聚类中样本距离分布的标准差

theta_c=3;% theta_c : 两聚类中心之间的最小距离，如小于此数，两个聚类进行合并

L=1;% L : 在一次迭代运算中可以和并的聚类中心的最多对数

%% K=means 方法聚类结果

[IDW,CW,sumdw,DW] = kmeans(x,km);

Clust = cell(km,1);

for i=1:km

CW1{i,1}=CW(i,:);

end

for i=1:km

clustw1=find(IDW==i);

Clust{i} = x(clustw1,:);

end

%% K-means 聚类结果图

for i=1:km

figure

subplot(2,1,1);

plot(CW(i,:)/(max(CW(i,:))),'-');xlabel('采样点');ylabel('标幺值');axis([1 92 -inf inf])

titlemane=strcat('k-means第',num2str(i),'聚类中心(归一化)');

title(titlemane)

subplot(2,1,2);

cu=Clust{i};

plot(cu','-');xlabel('采样点');ylabel('负荷');axis([1 92 -inf inf])

titlemane=strcat('k-means第',num2str(i),'场景聚类');

title(titlemane)

end

%% ISODATA聚类方法

[AA,BB]=ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L);

for i=1:K

if size(AA{i},2)==1

k_num1=k_num1+1;

AA{i,1}=[];

BB{i,1}=[];

end

end

AA(cellfun(@isempty,AA))=[];

BB(cellfun(@isempty,BB))=[];

%% ISODATA 聚类结果图

for i=1:K

figure

subplot(2,1,1)

plot(AA{i}/max(AA{i}));xlabel('采样点');ylabel('标幺值');axis([1 92 -inf inf])

titlemane=strcat('ISODATA方法第',num2str(i),'类中心(归一化)');

title(titlemane)

subplot(2,1,2)

cla=BB{i};

plot(cla','-');xlabel('采样点');ylabel('负荷');axis([1 92 -inf inf])

titlemane2=strcat('ISODATA方法第',num2str(i),'类聚类结果');

title(titlemane2)

end

%% L-isodata

[AA1,BB1]=ISODATA_1(x,Kl,theta_N,theta_S,theta_c,L);

for i=1:Kl

if size(AA1{i},2)==1

k_num=k_num+1;

AA1{i,1}=[];

BB1{i,1}=[];

end

end

AA1(cellfun(@isempty,AA1))=[];

BB1(cellfun(@isempty,BB1))=[];

%% L-isodata 聚类结果图

for i=1:size(AA1,1)

figure

subplot(2,1,1)

plot(AA1{i}/max(AA1{i}));xlabel('采样点');ylabel('标幺值');axis([1 92 -inf inf])

titlemane=strcat('L-ISODATA方法第',num2str(i),'类中心(归一化)');

title(titlemane)

subplot(2,1,2)

cla=BB1{i};

plot(cla','-');xlabel('采样点');ylabel('负荷');axis([1 92 -inf inf])

titlemane2=strcat('L-ISODATA方法第',num2str(i),'类聚类结果');

title(titlemane2)

end

%% DBI DI 指数计算

[k_dbi,k_di]=DBDI(Clust,CW1,km);% k-means DBI DI 指数计算

[dbi,di]=DBDI(BB,AA,K);% ISODATA DBI DI 指数计算

[l_dbi,l_di]=DBDI(BB1,AA1,size(AA1,1));% L-ISODATA DBI DI 指数计算

figure

bar3([k_di,k_dbi;di,dbi;l_dbi,l_di]);

set(gca,'yticklabel',{'k-means', 'ISODATA','L-ISODATA'});

set(gca,'xticklabel',{ 'DBI','DI'});

⛄ 仿真结果