用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k=2.代码

Question

如题所述

Answer 1

%随机获取100个点
X =[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]];

opts =statset('Display','final');

%调用Kmeans函数
%X N*P的数据矩阵
%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
%Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置
%SumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
%D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离;

[Idx,Ctrs,SumD,D] =kmeans(X,2,'Replicates',2,'Options',opts);

%画出聚类为1的点。X(Idx==1,1),为第一类的样本的第一个坐标；X(Idx==1,2)为第二类的样本的第二个坐标
plot(X(Idx==1,1),X(Idx==1,2),'r.','MarkerSize',14)
hold on
plot(X(Idx==2,1),X(Idx==2,2),'b.','MarkerSize',14)

%绘出聚类中心点,kx表示是圆形
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)

legend('Cluster 1','Cluster2','Center 1','Center 2','Location','NW')

Ctrs
SumD