K-means聚类算法 matlab实现

%%kmeans聚类 function [minIndex] = my_kmeans(data,C_matrix,data_PCA) %设置迭代次数 reps=10000; for iter=1:reps clf %距离计算函数 %计算数据与各种中心点的距离 Dist_matrix=calcSqDistances(data,C_matrix); %类别判断函数 %根据距离决定数据属于哪一类 minIndex=determineRnk(Dist_matrix); new_C_matrix=C_matrix; %画图函数 %画出当前数据聚类情况 plotCurrent(data_PCA,C_matrix,minIndex); pause(1); %更新质心点函数 %根据确定好的数据的类重新计算出新的中心点 C_matrix=recalcMus(data,minIndex); %如果中心点的位置不再变化，则结束循环 if abs(new_C_matrix(:)-C_matrix(:))<1e-10 disp(iter); break end end end