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, [7 w2 q1 `* O6 S' ^# q/ ^6 C
MATLAB包含kmeans算法聚类工具
6 O* b* w, @; P1 e' O: f
8 l3 s0 ]9 l, r9 u& \返回值
7 a7 N, o7 e4 r$ p6 M/ @& O8 @7 H) G( Z; R1 @
Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
' r% g1 s+ b1 e- O% [ kCtrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置
9 s" v, k; A1 j8 nSumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
! g1 O' e5 D# lD N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离;
, X% E0 M4 W0 ?; `& k. d0 k
1 ^0 Z8 p& f" b* q% P2 N: }参数# v1 k, q6 V5 _" ?, t$ ]
7 O* g$ a/ x' E: E# A! q1. ‘Distance’(距离测度)6 J4 a$ j# a T* ~0 x; A) X0 |
‘sqEuclidean’ 欧式距离（默认时，采用此距离方式）- {% t% L4 v4 O! A, Y/ f- [
‘cityblock’ 绝度误差和，又称：L1
: r! B5 r4 ]* F‘cosine’ 针对向量
1 L- i9 l& }7 M‘correlation’ 针对有时序关系的值! @7 N5 R( a. K
‘Hamming’ 只针对二进制数据& ]8 C3 N) K+ h \1 \
/ V1 ]( j' T) V
2. ‘Start’（初始质心位置选择方法）
K6 E2 T+ q# S# D1 S5 M" r1 S‘sample’ 从X中随机选取K个质心点
) ^4 |6 V3 x! S3 \' S& L. m‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
. }- A. b- J3 ]3 o& k‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法）
, w9 O: E6 ] ]( ?. z) |/ |matrix 提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合/ |3 u3 Q; S, E7 ]! I8 c. ?4 T
) T! U" J2 E. p( a3 J
3. ‘Replicates’（聚类重复次数） 整数
9 p- M0 ^1 g* e9 p
6 i( ]% w) ?7 |. f- %随机获取150个点
- X = [randn(50,2)+ones(50,2);randn(50,2)-ones(50,2);randn(50,2)+[ones(50,1),-ones(50,1)]];
- %X为二维下50个点的坐标
- opts = statset('Display','final');
- %调用Kmeans函数
- %X N*P的数据矩阵
- %Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
- %Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置
- %SumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
- %D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离;
- [Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(X,3,'Replicates',3,'Options',opts);
- %画出聚类为1的点。X(Idx==1,1),为第一类的样本的第一个坐标；X(Idx==1,2)为第二类的样本的第二个坐标
- plot(X(Idx==1,1),X(Idx==1,2),'r.','MarkerSize',14)
- hold on
- plot(X(Idx==2,1),X(Idx==2,2),'b.','MarkerSize',14)
- hold on
- plot(X(Idx==3,1),X(Idx==3,2),'g.','MarkerSize',14)
- %绘出聚类中心点,kx表示是圆形
- plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
- plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
- plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
- legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids','Location','NW')
- Ctrs
- SumD' F0 j3 X! j$ }# {' @& {. S" P( Y
* e* x3 ^1 u0 [8 \' N% x& _1 L
# K+ k H1 }* [9 @0 M* F0 |% w
效果+ F9 m% s; K& ?2 d1 F. t
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发表于 2020-9-29 14:24
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