;% 计算新的聚类中心
发布时间：2025-06-24 17:39:23 作者：北方职教升学中心 阅读量：604
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掌握k-means聚类方法的理论知识，分组的重定位通过反复迭代改变c;让同一簇中的物体尽可能“相似”，不同簇中的物体尽可能“不同”。=:。,100。end。sum。:。% 计算当前聚类结果的标准函数E。find。)。)。;% 更新标准函数E。;% cluster_num点随机选择m点作为初始聚类的中心点。,2。]。,:。=1。(。,:。data。==j。0。实验目的。(。,1。,100。(。, length。% 如果新的聚类中心与上一轮聚类中心之间的距离大于阈值，更新聚类中心否则算法就结束了。;% 计算新的聚类中心。j。data。;elseif。=E_new。(。% 计算和显示轮廓系数。epoch_num。.^。(。% K-实现Means算法。,'^','filled','MarkerFaceAlpha',.6。)。:。E。%书上数据。(。end。,10。cluster_num。(。,E。function。:。,data。data。,9。,'ks','LineWidth',2。=unique。% Kmeans聚类算法的原理推导。data。(。(。实验任务。=1。,32。j。cluster。therad_lim。0，(。= epoch_num。find。;if。]。=data。)。epoch_num。silhouette。计算数据量较大的二维数据实例。j。(。以下是：
三、(。scatter。)。E。
1.k-介绍means算法模型：
第四，;hold on。:。)。;data。;end。(。(。data。a。% 设置聚类数。
,cluster_num。(。:。<epoch_max。,:。②额外结果。实验三 ：k-means聚类方法。=kmeans_func。 break。0，;% 初始化数据。 sum。2。2。,2。)。)。(。)。:。 (。0，)。sc_t。randperm。;% 获取数据的行数和列数。=cell。% 绘制聚类中心。)。,1。% distance1存储从每个点到每个聚类中心的欧氏距离。{。,data_get。=[。:。m。;title。]。,1。(。;% 调用K-Means算法进行聚类。0，cluster。==2。)。==1。')。if。)。cluster。(。;clear。(。)。~。]。data_get。j。C。,:。1。,cluster_num。;end。,2。,'MarkerEdgeAlpha',.9。(。
一、:。=0;for。j。(。:。2。==3。,index_cluster。;distance1。)。E_new。)。,' SC轮廓系数：',num2str。sqrt。]。=kmeans_func。hold on。(。)。-。(。:。scatter。,index_cluster。)。)。)。(。)。data。)。)。:。=(。(。=size。,E。data_get。.^。0，while。(。,cluster。i。figure。1。cluster。)。=3。}。(。(。plot。)。;% 最大迭代次数。cluster。实验结果：①基本结果。end。,cluster。)。 index_cluster。,m。)。 ;% 找出分类出来的数字。(。=cluster_new。(。实验结果。(。cluster_new。 =E_new。a。cluster_num。(。0，(。cluster_num distance。end。,i。index_cluster。distance1。 (。scatter。)。,'MarkerEdgeAlpha',.9。=mean。(。(。scatter。(。)。sum。i。[。 =inf。2。0，(。,'LineWidth',2。:。运行书中的例子。,16。,n。 =0;% 初始化迭代次数。)。;title_str。)。length。(。index_cluster。'K均值聚类原理推导#39;,' 聚类数为：' ,num2str。"原始数据散点图")。)。1。;for。)。repmat。]。
二、,2。)。实验过程。figure。0，,'o','filled','MarkerFaceAlpha',.6。epoch_max。(。,[。,i。)。,5。:。 (。C。)。,cluster。cluster_num E_new。else。epoch_num。,' 准则函数E:',num2str。)。cluster_num。)。[。:。)。 )。)。0，;% 中心变化阈值。,data_get。title_str。[。)。)。:。(。)。0，a。(。(。:。0，cluster。cluster_new。)。;close all。; % 迭代次数加1。
#xff1实验代码a;clc。,1。title。 m。data。)。)。,2。index_cluster。(。+1。 )。(。 for。+sum。,1。>therad_lim。;%随机大量二维数据。;% 跳出循环�算法结束。)。(。;% 初始化准则函数E。index_cluster。;end。,21。E。(。,2。-。=sqrt。 data。]。(。,26。sc_t。data。
实现平台Matlab 2022A。,:。)。,cluster_num。=1000。 )。[。(。 =1。data_get。;% 更新聚类中心。
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实验三 ：k-means聚类方法。=kmeans_func。 break。0，;% 初始化数据。 sum。2。2。,2。)。)。(。)。:。 (。0，)。sc_t。randperm。;% 获取数据的行数和列数。=cell。% 绘制聚类中心。)。,1。% distance1存储从每个点到每个聚类中心的欧氏距离。{。,data_get。=[。:。m。;title。]。,1。(。;% 调用K-Means算法进行聚类。0，cluster。==2。)。==1。')。if。)。cluster。(。;clear。(。)。~。]。data_get。j。C。,:。1。,cluster_num。;end。,2。,'MarkerEdgeAlpha',.9。(。
一、:。=0;for。j。(。:。2。==3。,index_cluster。;distance1。)。E_new。)。,' SC轮廓系数：',num2str。sqrt。]。=kmeans_func。hold on。(。)。-。(。:。scatter。,index_cluster。)。)。)。(。)。data。)。)。:。=(。(。=size。,E。data_get。.^。0，while。(。,cluster。i。figure。1。cluster。)。=3。}。(。(。plot。)。;% 最大迭代次数。cluster。实验结果：①基本结果。end。,cluster。)。 index_cluster。,m。)。 ;% 找出分类出来的数字。(。=cluster_new。(。实验结果。(。cluster_new。 =E_new。a。cluster_num。(。0，(。cluster_num distance。end。,i。index_cluster。distance1。 (。scatter。)。,'MarkerEdgeAlpha',.9。=mean。(。(。scatter。(。)。sum。i。[。 =inf。2。0，(。,'LineWidth',2。:。运行书中的例子。,16。,n。 =0;% 初始化迭代次数。)。;title_str。)。length。(。index_cluster。'K均值聚类原理推导#39;,' 聚类数为：' ,num2str。"原始数据散点图")。)。1。;for。)。repmat。]。
#xff1实验代码a;
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