K-means算法的matlab程序（初步）
K-means算法的matlab程序
在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法，现在用matlab程序实现它。
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
1.采用iris数据库
iris_data.txt
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
5.4 3.9 1.7 0.4
4.6 3.4 1.4 0.3
5 3.4 1.5 0.2
4.4 2.9 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.1
5.4 3.7 1.5 0.2
4.8 3.4 1.6 0.2
4.8 3 1.4 0.1
4.3 3 1.1 0.1
5.8 4 1.2 0.2
5.7 4.4 1.5 0.4
5.4 3.9 1.3 0.4
5.1 3.5 1.4 0.3
5.7 3.8 1.7 0.3
5.1 3.8 1.5 0.3
5.4 3.4 1.7 0.2
5.1 3.7 1.5 0.4
4.6 3.6 1 0.2
5.1 3.3 1.7 0.5
4.8 3.4 1.9 0.2
5 3 1.6 0.2
5 3.4 1.6 0.4
5.2 3.5 1.5 0.2
5.2 3.4 1.4 0.2
4.7 3.2 1.6 0.2
4.8 3.1 1.6 0.2
5.4 3.4 1.5 0.4
5.2 4.1 1.5 0.1
5.5 4.2 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.2
5 3.2 1.2 0.2
5.5 3.5 1.3 0.2
4.9 3.6 1.4 0.1
4.4 3 1.3 0.2
5.1 3.4 1.5 0.2
5 3.5 1.3 0.3
4.5 2.3 1.3 0.3
4.4 3.2 1.3 0.2
5 3.5 1.6 0.6
5.1 3.8 1.9 0.4
4.8 3 1.4 0.3
5.1 3.8 1.6 0.2
4.6 3.2 1.4 0.2
5.3 3.7 1.5 0.2
5 3.3 1.4 0.2
7 3.2 4.7 1.4
6.4 3.2 4.5 1.5
6.9 3.1 4.9 1.5
5.5 2.3 4 1.3
6.5 2.8 4.6 1.5
5.7 2.8 4.5 1.3
6.3 3.3 4.7 1.6
4.9 2.4 3.3 1
6.6 2.9 4.6 1.3
5.2 2.7 3.9 1.4
5 2 3.5 1
5.9 3 4.2 1.5
6 2.2 4 1
6.1 2.9 4.7 1.4
5.6 2.9 3.6 1.3
6.7 3.1 4.4 1.4
5.6 3 4.5 1.5
5.8 2.7 4.1 1
6.2 2.2 4.5 1.5
5.6 2.5 3.9 1.1
5.9 3.2 4.8 1.8
6.1 2.8 4 1.3
6.3 2.5 4.9 1.5
6.1 2.8 4.7 1.2
6.4 2.9 4.3 1.3
6.6 3 4.4 1.4
6.8 2.8 4.8 1.4
6.7 3 5 1.7
6 2.9 4.5 1.5
5.7 2.6 3.5 1
5.5 2.4 3.8 1.1
5.5 2.4 3.7 1
5.8 2.7 3.9 1.2
6 2.7 5.1 1.6
5.4 3 4.5 1.5
6 3.4 4.5 1.6
6.7 3.1 4.7 1.5
6.3 2.3 4.4 1.3
5.6 3 4.1 1.3
5.5 2.5 4 1.3
5.5 2.6 4.4 1.2
6.1 3 4.6 1.4
5.8 2.6 4 1.2
5 2.3 3.3 1
5.6 2.7 4.2 1.3
5.7 3 4.2 1.2
5.7 2.9 4.2 1.3
6.2 2.9 4.3 1.3
5.1 2.5 3 1.1
5.7 2.8 4.1 1.3
6.3 3.3 6 2.5
5.8 2.7 5.1 1.9
7.1 3 5.9 2.1
6.3 2.9 5.6 1.8
6.5 3 5.8 2.2
7.6 3 6.6 2.1
4.9 2.5 4.5 1.7
7.3 2.9 6.3 1.8
6.7 2.5 5.8 1.8
7.2 3.6 6.1 2.5
6.5 3.2 5.1 2
6.4 2.7 5.3 1.9
6.8 3 5.5 2.1
5.7 2.5 5 2
5.8 2.8 5.1 2.4
6.4 3.2 5.3 2.3
6.5 3 5.5 1.8
7.7 3.8 6.7 2.2
7.7 2.6 6.9 2.3
6 2.2 5 1.5
6.9 3.2 5.7 2.3
5.6 2.8 4.9 2
7.7 2.8 6.7 2
6.3 2.7 4.9 1.8
6.7 3.3 5.7 2.1
7.2 3.2 6 1.8
6.2 2.8 4.8 1.8
6.1 3 4.9 1.8
6.4 2.8 5.6 2.1
7.2 3 5.8 1.6
7.4 2.8 6.1 1.9
7.9 3.8 6.4 2
6.4 2.8 5.6 2.2
6.3 2.8 5.1 1.5
6.1 2.6 5.6 1.4
7.7 3 6.1 2.3
6.3 3.4 5.6 2.4
6.4 3.1 5.5 1.8
6 3 4.8 1.8
6.9 3.1 5.4 2.1
6.7 3.1 5.6 2.4
6.9 3.1 5.1 2.3
5.8 2.7 5.1 1.9
6.8 3.2 5.9 2.3
6.7 3.3 5.7 2.5
6.7 3 5.2 2.3
6.3 2.5 5 1.9
6.5 3 5.2 2
6.2 3.4 5.4 2.3
5.9 3 5.1 1.8
2.matlab源程序
My_Kmeans.m
function label_1=My_Kmeans(K)
%输入K：聚类数
%输出：label_1:聚的类, para_miu_new:聚类中心μ
format long
eps=1e-5; %定义迭代终止条件的eps
data=dlmread('E:\www.cnblogs.comkailugaji\data\iris\iris_data.txt');
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%对data做最大-最小归一化处理
[data_num,~]=size(data);
X=(data-ones(data_num,1)*min(data))./(ones(data_num,1)*(max(data)-min(data)));
[X_num,~]=size(X);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%随机初始化K个聚类中心
rand_array=randperm(X_num); %产生1~X_num之间整数的随机排列
para_miu_new=X(rand_array(1:K),:); %随机排列取前K个数，在X矩阵中取这K行作为初始聚类中心
responsivity=zeros(X_num,K);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%K-means算法
while true
para_miu=para_miu_new; %上一步的聚类中心
%欧氏距离，计算（X-para_miu）^2=X^2+para_miu^2-2*X*para_miu'，矩阵大小为X_num*K
distant=repmat(sum(X.*X,2),1,K)+repmat(sum(para_miu.*para_miu,2)',X_num,1)-2*X*para_miu';
%返回distant每行最小值所在的下标
[~,label_1]=min(distant,[],2);
%构建隶属度矩阵X_num*K
for i=1:X_num
for j=1:K
responsivity(i,j)=isequal(j,label_1(i));
end
end
R_k=sum(responsivity,1); %分母,第k类的个数,1*k的矩阵
para_miu_new=diag(1./R_k)*responsivity'*X; %更新参数miu(聚类中心)
if norm(para_miu_new-para_miu)<=eps
break;
end
end
3.结果
>> label_1=My_Kmeans(3)
label_1 =
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
1
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
4.注意
由于初始化聚类中心是随机的，所以每次出现的结果并不一样，如果答案与上述不一致，很正常，可以设置迭代次数，取平均值。如有不对之处，望指正。
K-means算法的matlab程序（初步）的更多相关文章
- GMM算法的matlab程序（初步）
GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎 ...
- FCM算法的matlab程序（初步）
FCM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648430.html文章中已经介绍了FCM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎 ...
- GMM算法的matlab程序
GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- FCM算法的matlab程序
FCM算法的matlab程序 在“FCM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- K-means算法的matlab程序
K-means算法的matlab程序 在“K-means算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 ...
- ISODATA聚类算法的matlab程序
ISODATA聚类算法的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考:Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法 ...
- KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚类中心）
KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与 ...
- KFCM算法的matlab程序
KFCM算法的matlab程序 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,并求其准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http:// ...
- FCM算法的matlab程序2
FCM算法的matlab程序2 在“FCM算法的matlab程序”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行实现,并求解准确度.下面的程序是另一种方法,是最常用的方法:先初始化聚类中心,在进 ...
随机推荐
- Winform系列——好用的DataGridview过滤控件(表格的高级搜索功能)
上一篇 Winform系列——好看的DataGridView折叠控件 中主要介绍了DataGridview的表格多级折叠功能.这章主要介绍下最近封装的另一个DataGridview表格高级过滤的功能. ...
- git中的忽略配置文件中没有忽略该文件，却提交不到服务器上。
解决方法:在被忽略项目上单击右键
- Centos 6.8 定时任务Crontab服务
一,crontab服务的简介 二.安装cron服务 安装cron服务 : --yum install vixie-cron --yum install crontabs 检出cron服务 检查cron ...
- SQL 語法
查詢 Sql = ("SELECT A1, A2, A5, A4 FROM Table1 ") 筆數 Sql = ("Select COUNT(*) From TW01. ...
- mysql date_add()函数的使用
date_add(date,interval expr type) 类型(type) expr参数格式 说明 MICROSECOND 数值类型 以微妙为计算单位 SECOND 数值类型 以秒为计 ...
- angular input 为file on-change 无效
l转自:https://blog.csdn.net/klo220/article/details/53331229 侵删 出现这个问题是因为input的type是file,这时如果用ng-change ...
- elementUI vue tree input 懒加载 输入下拉树型示例 点击其他区域关闭自定义div
<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- CSS字体样式属性
font-size 字号大小 一般推荐使用相对长度(px ,em),不推荐使用绝对长度(in,cmm,mm,pt) font-family 字体 1.可以同时指定多个字体,中间用英文状态的逗号隔开,英 ...
- 苹果手机如何投屏到win10电脑上
苹果手机中的IOS系统比安卓系统的确好用.苹果手机使用多久都不会出现手机卡顿的现象,一如既往的流畅自如,这就是人们追求苹果机的原因之一.苹果手机朋友们可能会觉得手机屏幕太小影响视觉怎么办,苹果手机如何 ...
- GitHub Flow & Git Flow 基于Git 的两种协作开发模式
介绍基于Git 两种协作开发模式,GitHub Flow & Git Flow 对于Github 一些好用的特殊操作技巧 ,可以见GitHub 特殊操作技巧 和Git的基本操作 一 GitHu ...