急求！！！matlab的K-均值聚类算法程序，采用下面的数据进行聚类分析。

采用下面的数据进行聚类分析：
x1 x2
-0.5200 1.8539
2.5849 2.2481
0.9919 1.9234
2.9443 3.7382
-0.4240 3.6220
1.7762 2.6264
2.0581 2.0918
1.5754 1.1924
1.7971 1.5387
0.4869 0.5940
7.8736 7.6255
8.1850 7.5291
9.3666 9.7513
8.4139 8.7532
10.5374 8.0650
9.1401 7.7072
7.1372 8.0828
8.5458 8.7662

举报该问题

其他回答

第1个回答 2013-10-31

没懂你是要如何聚类，如果是把（x1，x2）看成点集的话，直接
x1=[-0.5200
2.5849
0.9919
2.9443
-0.4240
1.7762
2.0581
1.5754
1.7971
0.4869
7.8736
8.1850
9.3666
8.4139
10.5374
9.1401
7.1372
8.5458]

x2=[1.8539
2.2481
1.9234
3.7382
3.6220
2.6264
2.0918
1.1924
1.5387
0.5940
7.6255
7.5291
9.7513
8.7532
8.0650
7.7072
8.0828
8.7662]

kmeans(X,4) %这里以分为4类为例，想分几类就写几
输出的结果就是每一行所对应的类编号了

第2个回答 2012-11-23

调用kmeans函数

第3个回答 2012-11-20

google 里有通用程序，你下一个就OK了

相似回答

求matlab聚类分析的代码答：k均值聚类的示例代码：X = [randn(100,2)+ones(100,2);...randn(100,2)-ones(100,2)];opts = statset('Display','final');[idx,ctrs] = kmeans(X,2,...'Distance','city',...'Replicates',5,...'Options',opts);5 iterations, total sum of distances = 284.671 4 iterations...

matlab里的kmeans算法使用案例不理解丘解释答：kmeans：K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数，表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次。因为要反复算直到选出最好的结果，至多反复算4次等号左边：Idx 是你聚类的标号 C 是聚类之后质心的位置 sumD是所有点到质...

matlab 自带kmeans怎么用求一个简单例子急!!!答：matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。例如：rng default;X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];opts = statset('Display','final');[idx,C,sumd,D] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock','Replicates',5,'Options',opts)

matlab kmeans 给定数据怎么实现答：通过对没有标记的原始数据进行kmeans聚类得到的分类，十字是最终迭代位置：下面是Matlab代码，这里我把测试数据改为了三维了，函数是可以处理各种维度的。main.m clear all;close all;clc;第一类数据 mu1=[0 0 0]; %均值 S1=[0.3 0 0;0 0.35 0;0 0 0.3]; %协方差 data1=mvnrnd(mu1...

如何利用matlab求r型聚类分析答：分层聚类重新调用K均值法将分类的结果展示出来运用高斯混合分布模型进行聚类分析通过AIC准则寻找最优的分类数展示如何使用MATLAB进行聚类分析 分别运用分层聚类、K均值聚类以及高斯混合模型来进行分析，然后比较三者的结果生成随机二维分布图形，三个中心使用高斯分布（正态分布）随机生成3个中心以及标准...

怎样用matlab实现多维k-means聚类算法答：function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k )[num,~]=size(data);ind = randperm(num);ind = ind(1:k);centers = data(ind,:);d=inf;labels = nan(num,1);while d>0 labels0 = labels;dist = pdist2(data, centers);[~,labels] = min(dist,[],2);d= sum(labels0...

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

大家正在搜

简述K均值聚类算法的一般过程 K均值聚类算法的MATLAB实现 K均值聚类算法的实验原理 K均值聚类法怎么计算类间距离 K均值法与系统聚类法的异同 K均值聚类法的基本思想和方法 c均值聚类matlab K均值聚类算法 K均值聚类算法实现