k-means是聚類中的乙個十分經典的演算法，具體的思想可以參考andrew ng的講義《the k-means clustering algorithm》，這裡不再贅述。
需要用到matlab中的核心函式kmeans，具體用法可以參考matlab命令: doc kmeans
idx = kmeans(x,k)
[idx,c] = kmeans(x,k)
[idx,c,sumd] = kmeans(x,k)
[idx,c,sumd,d] = kmeans(x,k)
partitions the points in the n-by-p data matrixxintokclusters. rows of x correspond to points, columns correspond to variables.
n-by-1 vectoridxcontaining the cluster indices of each point.
k cluster centroid locations in the k-by-p matrixc.
within-cluster sums of point-to-centroid distances in the 1-by-k vectorsumd.
distances from each point to every centroid in the n-by-k matrixd.
還有一些可選的引數，包括：'distance', 'options', 'replicates'等。
'distance'表示距離，預設為歐幾里得距離，還包括絕對距離，cos距離，海明距離等。
'options'可以通過statset命令設定操作，例如顯示迭代的結果。
'replicates'用於設定重複聚類的次數。
下面給出乙個具體的例子：
x = [randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)-ones(100,2)]; %待聚類樣本
opts = statset('display','final'); %設定'options'，最後顯示迭代結果
[idx,ctrs] = kmeans(x,2, 'replicates',5, 'options',opts);%將x聚為兩類，進行5次，最後顯示5次聚類的結果
%下面為資料的視覺化，可以參考
plot(x(idx==1,1),x(idx==1,2),'r.','markersize',12)
hold on
plot(x(idx==2,1),x(idx==2,2),'b.','markersize',12)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','markersize',12,'linewidth',2)
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'ko','markersize',12,'linewidth',2)
legend('cluster 1','cluster 2','centroids','location','nw')
kmeans聚類及Matlab實現
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這是我練習的第乙個機器學習的演算法，寫的比較簡單，肯定也有一些小錯誤。也參看了很多其他人的 現在貼出來算是我學習的乙個歷程啦。clear all close all clc data1 normrnd 0,0.25,100,2 生成符合 data2 normrnd 1.25,0.5,100,2 da...
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