《— 人工智慧方向實習—》
實 習 報 告
專業： 電腦科學與技術
班級：學號：
姓名：江蘇科技大學計算機學院
2023年 3 月
實驗一 資料聚類分析
一、實驗目的
程式設計實現資料聚類的演算法。
二、實驗內容
k-means聚類演算法。
三、實驗原理方法和手段
k-means 演算法接受引數k ；然後將事先輸入的n 個資料物件劃分為k 個聚類以便使得
所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高.
四、實驗條件
matlab2014b
五、實驗步驟
(1) 初始化k 個聚類中心。
(2) 計算資料集各資料到中心的距離，選取到中心距離最短的為該資料所屬類別。
(3) 計算(2)分類後，k 個類別的中心 (即求聚類平均距離)
(4) 繼續執行(2)(3)直到k 個聚類中心不再變化(或者資料集所屬類別不再變化)
六、實驗**
%main.m
%k-meansalgorithm
% @author matcloud
clear;
closeall;
load fisheriris;
x [meas(:,3)meas(:,4)];
figure;
plot(x(:,1),x(:,2),'ko','markersize',4);
title('fisheririsdataset','fontsize',18,'color','red');
[idx,ctrs] kmeans(x,3);
figure;
subplot(1,2,1);
plot(x(idx 1,1),x(idx 1,2),'ro','markersize',4);
holdon;
plot(x(idx 2,1),x(idx 2,2),'go','markersize',4);
holdon;
plot(x(idx 3,1),x(idx 3,2),'bo','markersize',4);
holdon;
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','markersize',12);
title('officialkmeans','fontsize',16,'color','red');
[idx,ctrs] my_kmeans(x,3);
subplot(1,2,2);
plot(x(idx 1,1),x(idx 1,2),'ro','markersize',4);
holdon;
plot(x(idx 2,1),x(idx 2,2),'go','markersize',4);
holdon;
plot(x(idx 3,1),x(idx 3,2),'bo','markersize',4);
holdon;
plot(ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx','markersize',12);
title('customkmeans','fontsize',16,'color','red');
function [idx,ctrs] my_kmeans(m,k)
[row col] size(m);
%initk centroids
p randperm(size(m,1));
for i 1:k
ctrs(i,:) m(p(i),:);
endidx zeros(row,1);%idex ispointer ofgroup
while 1
d dist2matrix(m,ctrs);
[z,g] min(d,,2);
if(g idx)
break;
else
idx g;
end
人工智慧實驗
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