聚类分析matlab_matlab聚类分析代码_分类__matlab聚类分析代码,聚类分析matlab代码资源-CSDN文库

共1个文件

m：1个

5星 · 超过95%的资源 174 浏览量 2021-09-30 11:39:13 上传评论 4 收藏 1KB ZIP 举报

在数据分析和机器学习领域，聚类分析是一种常用的方法，它能根据数据的相似性或差异性将数据自动分组。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱来实现各种聚类算法。在这个场景中，我们讨论的是在MATLAB中进行聚类分析的代码实践。标题“聚类分析matlab_matlab聚类分析代码_分类_”表明我们将探讨MATLAB中的聚类分析代码，特别是与数据分类相关的应用。描述中提到，输入数据是一个n乘以2的矩阵，这意味着我们处理的是二维数据集，每个样本由两个特征描述，且样本数量为n。 MATLAB中进行聚类分析的核心函数是`kmeans`。这个函数执行K-means聚类算法，这是一种迭代的中心点方法，目标是将数据分配到K个簇，使得每个簇内的数据点彼此相近，而不同簇之间的数据点相距较远。K-means的基本步骤包括选择初始质心、重新分配数据到最近的质心、更新质心直至收敛。以下是一个简单的MATLAB聚类分析代码示例： ```matlab % 假设X是n×2的矩阵，包含n个样本的两个特征 X = ...; % 你的数据矩阵 % 定义簇的数量 num_clusters = 3; % 运行K-means聚类 [idx, centroids] = kmeans(X, num_clusters); % idx是一个n×1的向量，表示每个样本所属的簇 % centroids是K×2的矩阵，包含了每个簇的新质心 ``` 在上述代码中，`kmeans`函数返回两个结果：`idx`是类别标签，`centroids`是聚类后的质心。通过分析`idx`，我们可以了解每个数据点被分配到哪个簇，而`centroids`则可以用于后续的分析或可视化，比如绘制不同簇的散点图。标签“matlab聚类分析代码分类”强调了代码实现和分类任务。分类通常是指根据数据的属性将其分配到预定义的类别中，这正是聚类分析的目的。通过聚类，我们可以发现数据的内在结构，识别模式，甚至对未知数据进行预测。在实际应用中，我们可能需要对聚类结果进行评估，比如使用轮廓系数或Calinski-Harabasz指数等，以判断聚类的效果。此外，除了K-means，MATLAB还支持其他聚类算法，如层次聚类（`linkage`函数）、DBSCAN（密度基聚类）等，它们各有优缺点，适用于不同的数据特性和应用场景。 MATLAB的聚类分析功能强大且灵活，可以有效地处理和理解二维乃至多维数据。通过适当的代码实现和参数调整，我们可以对数据进行深入的分类分析，为科学研究、商业决策或其他领域的应用提供有力的支持。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

聚类分析matlab.zip （1个子文件）

聚类分析matlab.m 2KB

clc; clear; close all; data = [0.697 0.460;0.774,0.376;0.634,0.264;0.608,0.318;0.556,0.215;0.403,0.237; 0.481,0.149;0.437,0.211;0.666,0.091;0.243,0.267;0.245,0.057;0.343,0.099; 0.639 0.161;0.657,0.198;0.360,0.370;0.593,0.042;0.719,0.103;0.359,0.188; 0.339,0.241;0.282,0.257;0.748,0.232;0.714,0.346;0.483,0.312;0.478,0.437; 0.525,0.369;0.751,0.489;0.532,0.472;0.473,0.376;0.725,0.445;0.446,0.459;] %聚类数值初始化 % scatter(data(:,1),data(:,2)) % axis([0.1 0.9 0 0.8]) num = length(data); %样本数 fea_n=2; %特征数 k = 3; %簇数 %如果各特征数值差异较大，需要归一化 % maxd = max(data,2); % data(:,1:fea_n)=data(:,1:fea_n)./repmat(maxd(1,1:fea_n),num,1); % totalMean = mean(data(:,1:fea_n)); %产生不相等随机数 % b = randperm(num); % r = b(1:k); r = [6 12 24];%书中随机选取的初始化质心 %初始均值向量 u 1行 * k*fea_n列 u = [data(r(1,1),1:fea_n)]; for n = 2:k u = [u , data(r(1,n),1:fea_n)]; end count = 1;%迭代次数 flag = 1; cellshape([1:k],1) = fea_n; while(flag&count<=4) if count == 1 %第迭代循环初始化 old_u = u; end difer = (repmat(data(:,1:fea_n),1,k) - repmat(old_u,num,1)); cell = mat2cell((difer.*difer),[num],cellshape); %按簇划分子块 distcell = cell2mat(cellfun(@(x) sum(x,2).^0.5, cell,'UniformOutput',false)'); %计算距离 dist=reshape(distcell,[],k); [mini,lambda] = min(dist,[],2); %找到最近似的矩阵 data = [data(:,1:fea_n),lambda]; %标记数据 data = sortrows(data,3); %各簇内记录的数量 for n = 1:k len(1,n) = length(find(lambda==n)); end datacell = mat2cell(data(:,1:fea_n)',[fea_n],len); new_u = cell2mat(cellfun(@(x) mean(x,2),datacell,'UniformOutput',false)')'; flag = length(find(new_u-old_u~=0)); old_u = new_u; count=count+1; end %画出分类结果 Color_map = hsv(k); Label = data(:,fea_n+1); Color_Label = Color_map(Label,:); figure(1),clf C=reshape(new_u',2,[])'; plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',10,'LineWidth',3) hold on; scatter(data(:,1),data(:,2),40,Color_Label,'filled') xlabel('密度') ylabel('含糖率') title('第四轮迭代后') rng('default'); % For reproducibility eva = evalclusters(data,'kmeans','CalinskiHarabasz','KList',[1:10]) plot(eva)