MATLAB实现K-means聚类

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所需积分/C币:50 2015-09-20 16:50:53 23KB M
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function [idx, C, sumD, D] = kmeans(X, k, varargin) % varargin:实际输入参量 if nargin 1 % 大于1刚至少有一种距离 error(sprintf('Ambiguous ''distance'' parameter value: %s.', distance)); elseif isempty(i) % 如果是空的,则表明没有合适的距离 error(sprintf('Unknown ''distance'' parameter value: %s.', distance)); end % 针对不同的距离,处理不同 distance = distNames{i}; switch distance case 'cityblock' % sort 列元素按升序排列,Xord中存的是元素在原始矩阵中的列中对应的大小位置 [Xsort,Xord] = sort(X,1); case 'cosine' % 余弦 % 计算每一行的和的平方根 Xnorm = sqrt(sum(X.^2, 2)); if any(min(Xnorm) <= eps * max(Xnorm)) error(['Some points have small relative magnitudes, making them ', ... 'effectively zero.\nEither remove those points, or choose a ', ... 'distance other than ''cosine''.'], []); end % 标量化 Xnorm(:,ones(1,p))得到n*p的矩阵 X = X ./ Xnorm(:,ones(1,p)); case 'correlation' % 线性化 X = X - repmat(mean(X,2),1,p); % 计算每一行的和的平方根 Xnorm = sqrt(sum(X.^2, 2)); if any(min(Xnorm) <= eps * max(Xnorm)) error(['Some points have small relative standard deviations, ma

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wangjin12041 MATLAB实现K-means聚类
2018-05-03
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