帮我用matlab实现k-means聚类算法

时间: 2023-09-30 19:11:58 浏览: 138

好的，我可以帮你用 MATLAB 实现 k-means [聚类算法](https://geek.csdn.net/educolumn/1227da1bd25e6dcbd725effa1e454e58?spm=1055.2569.3001.10083)。K-means 算法可以将数据集分成 k 个不同的簇，然后每个簇都围绕着它们的质心进行分组。以下是 MATLAB 实现 k-means [聚类算法](https://geek.csdn.net/educolumn/1227da1bd25e6dcbd725effa1e454e58?spm=1055.2569.3001.10083)的基本步骤： 1. 随机选取 k 个点作为质心。 2. 对于每个剩余的数据点，计算它与所有质心的距离，[选择](https://geek.csdn.net/educolumn/1702526fead21a13fe2bdd53c9e98b89?spm=1055.2569.3001.10083)距离最短的质心，将该点分配到与该质心对应的簇中。 3. 对每个簇计算并更新新的质心。即将属于同一簇的所有数据点的坐标求平均值。 4. 重复步骤 2 和 3 直到数据点不再发生变化或者达到最大[迭代](https://geek.csdn.net/educolumn/0b788626ca95a378c56d60cb2acd8f0b?spm=1055.2569.3001.10083)次数。我希望这可以帮助你实现 k-means [聚类算法](https://geek.csdn.net/educolumn/1227da1bd25e6dcbd725effa1e454e58?spm=1055.2569.3001.10083)。如果你还有其他问题，请随时向我提出。

用matlab写k-means聚类算法

以下是用Matlab实现k-means聚类算法的示例代码： % 生成数据集 rng(1); data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; % 初始化聚类中心 k = 2; centroids = data(randperm(size(data,1),k),:); % 迭代聚类 for iter = 1:10 % 计算每个点所属的聚类 [~,cluster] = min(pdist2(data,centroids,'euclidean'),[],2); % 更新聚类中心 for i = 1:k centroids(i,:) = mean(data(cluster==i,:),1); %