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人工智能方向实习实验报告.docx

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人工智能

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《 — 人工智能方向实习—》

实习报告

实验一数据聚类分析

一、实验目的

编程实现数据聚类的算法。

二、实验内容

k-means 聚类算法。

三、实验原理方法和手段

k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 n 个数

资料.

据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚

类中的对象相似度较高.

四、实验条件

Matlab2014b

五、实验步骤

(1)初始化 k 个聚类中心。

(2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最

短的为该数据所属类别。

(3) 计算(2)分类后，k 个类别的中心（即求聚类平均距离）

(4)继续执行(2)(3)直到 k 个聚类中心不再变化(或者数据

集所属类别不再变化)

六、实验代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%

% main.m

% k-means algorithm

% @author matcloud

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%

clear;

close all;

load fisheriris;

资料.

X = [meas(:,3) meas(:,4)];

figure;

plot(X(:,1),X(:,2),'ko','MarkerSize',4);

title('fisheriris dataset','FontSize',18,'Color','red');

[idx,ctrs] = kmeans(X,3);

figure;

subplot(1,2,1);

plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'ro','MarkerSize',4);

hold on;

plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'go','MarkerSize',4);

hold on;

plot(X(idx==3,1),X(idx==3,2),'bo','MarkerSize',4);

hold on;

plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',12);

title('official kmeans','FontSize',16,'Color','red');

[idx,ctrs] = my_kmeans(X,3);

subplot(1,2,2);

plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'ro','MarkerSize',4);

hold on;

plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'go','MarkerSize',4);

资料.

hold on;

plot(X(idx==3,1),X(idx==3,2),'bo','MarkerSize',4);

hold on;

plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',12);

title('custom kmeans','FontSize',16,'Color','red');

function [idx,ctrs] = my_kmeans(m,k)

[row col] = size(m);

%init k centroids

p = randperm(size(m,1));

for i = 1 : k

ctrs(i,:) = m(p(i),:);

end

idx = zeros(row,1);%idex is pointer of group

while 1

d = dist2matrix(m,ctrs);

[z,g] = min(d,[],2);

if(g == idx)

break;

else

idx = g;

资料.

end

%update ctroids

for i = 1 : k

v = find(g == i);

if v

ctrs(i,:) = mean(m(v,:),1);

end

function [idx,ctrs] = my_kmeans(m,k)

[row col] = size(m);

%init k centroids

p = randperm(size(m,1));

for i = 1 : k

ctrs(i,:) = m(p(i),:);

end

idx = zeros(row,1);%idex is pointer of group

while 1

d = dist2matrix(m,ctrs);

资料.

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