clear all; close all; clc; data1=normrnd(0,0.25,100,2); data2=normrnd(1.25,0.5,100,2); data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2); % plot(data1(:,1),data1(:,2),'b.'); hold on; plot(data2(:,1),data2(:,2),'r.'); plot(data3(:,1),data3(:,2),'g.'); grid on; % data = [data1; data2; data3]; N=3; [m,n]=size(data); cen=zeros(N,n); dis=zeros(m,N,2);%设置初始存放最小欧式距离的矩阵，第一列存放距离每二列存放分类信息 new_cen=ones(N,n);%更新后的聚类中心 % 选定初始质心 t = 1; for i=1:N cen(i,:)=data( randi(m,1),:); end for num=1:1000%迭代次数 for i=1:m %计算每一点的对聚类中心的距离，并选取最小的将其划分为一类 for j=1:N dis(i,j,1)=(data(i,1)-cen(j,1)).^2+(data(i,2)-cen(j,2)).^2; %计算数据对某一个聚类中心的距离 end dis(i,:,2)=min(dis(i,:,1)');%将距离矩阵的第二项取成第一项中的最小值 for j=1:N if dis(i,j,1)==dis(i,j,2) dis(i,:,2)=j;%将第二项的值设置成分类标号 end end end s=0; for i=1:N %重新分配新的中心点 for j=1:m if dis(j,1,2)==i %如果标号一致，就将其分别一类，并加入中心值并计数 cen(i,:)=cen(i,:)+data(j,:); s=s+1; end end new_cen(i,:)=cen(i,:)/(s+1); %更新中心值 s=0; end if norm(new_cen-cen)<0.01 %如果新质心的老质心符合很好，也结束迭代 break; else cen= new_cen; end end % 显示聚类后的结果 figure(); hold on; for i=1:m if dis(i,1, 2) == 1 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'r.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(1,1),cen(1,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 2 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'b.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(2,1),cen(2,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 3 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'g.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(3,1),cen(3,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) ==4 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'm.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(4,1),cen(4,2),'k+'); else plot(data(i, 1),data(i, 2), 'y.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(5,1),cen(5,2),'k+'); end end grid on;
理解问题clear all; close all; clc; data1=normrnd(0,0.25,100,2); data2=normrnd(1.25,0.5,100,2); data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2); % plot(data1(:,1),data1(:,2),'b.'); hold on; plot(data2(:,1),data2(:,2),'r.'); plot(data3(:,1),data3(:,2),'g.'); grid on; % data = [data1; data2; data3]; N=3; [m,n]=size(data); cen=zeros(N,n); dis=zeros(m,N,2);%设置初始存放最小欧式距离的矩阵，第一列存放距离每二列存放分类信息 new_cen=ones(N,n);%更新后的聚类中心 % 选定初始质心 t = 1; for i=1:N cen(i,:)=data( randi(m,1),:); end for num=1:1000%迭代次数 for i=1:m %计算每一点的对聚类中心的距离，并选取最小的将其划分为一类 for j=1:N dis(i,j,1)=(data(i,1)-cen(j,1)).^2+(data(i,2)-cen(j,2)).^2; %计算数据对某一个聚类中心的距离 end dis(i,:,2)=min(dis(i,:,1)');%将距离矩阵的第二项取成第一项中的最小值 for j=1:N if dis(i,j,1)==dis(i,j,2) dis(i,:,2)=j;%将第二项的值设置成分类标号 end end end s=0; for i=1:N %重新分配新的中心点 for j=1:m if dis(j,1,2)==i %如果标号一致，就将其分别一类，并加入中心值并计数 cen(i,:)=cen(i,:)+data(j,:); s=s+1; end end new_cen(i,:)=cen(i,:)/(s+1); %更新中心值 s=0; end if norm(new_cen-cen)<0.01 %如果新质心的老质心符合很好，也结束迭代 break; else cen= new_cen; end end % 显示聚类后的结果 figure(); hold on; for i=1:m if dis(i,1, 2) == 1 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'r.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(1,1),cen(1,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 2 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'b.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(2,1),cen(2,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 3 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'g.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(3,1),cen(3,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) ==4 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'm.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(4,1),cen(4,2),'k+'); else plot(data(i, 1),data(i, 2), 'y.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(5,1),cen(5,2),'k+'); end end grid on;
已完成理解「clear all; close all; clc; data1=normrnd(0,0.25,100,2); data2=normrnd(1.25,0.5,100,2); data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2); % plot(data1(:,1),data1(:,2),'b.'); hold on; plot(data2(:,1),data2(:,2),'r.'); plot(data3(:,1),data3(:,2),'g.'); grid on; % data = [data1; data2; data3]; N=3; [m,n]=size(data); cen=zeros(N,n); dis=zeros(m,N,2);%设置初始存放最小欧式距离的矩阵，第一列存放距离每二列存放分类信息 new_cen=ones(N,n);%更新后的聚类中心 % 选定初始质心 t = 1; for i=1:N cen(i,:)=data( randi(m,1),:); end for num=1:1000%迭代次数 for i=1:m %计算每一点的对聚类中心的距离，并选取最小的将其划分为一类 for j=1:N dis(i,j,1)=(data(i,1)-cen(j,1)).^2+(data(i,2)-cen(j,2)).^2; %计算数据对某一个聚类中心的距离 end dis(i,:,2)=min(dis(i,:,1)');%将距离矩阵的第二项取成第一项中的最小值 for j=1:N if dis(i,j,1)==dis(i,j,2) dis(i,:,2)=j;%将第二项的值设置成分类标号 end end end s=0; for i=1:N %重新分配新的中心点 for j=1:m if dis(j,1,2)==i %如果标号一致，就将其分别一类，并加入中心值并计数 cen(i,:)=cen(i,:)+data(j,:); s=s+1; end end new_cen(i,:)=cen(i,:)/(s+1); %更新中心值 s=0; end if norm(new_cen-cen)<0.01 %如果新质心的老质心符合很好，也结束迭代 break; else cen= new_cen; end end % 显示聚类后的结果 figure(); hold on; for i=1:m if dis(i,1, 2) == 1 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'r.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(1,1),cen(1,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 2 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'b.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(2,1),cen(2,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) == 3 plot(data(i, 1), data(i, 2), 'g.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(3,1),cen(3,2),'k+'); elseif dis(i,1, 2) ==4 plot(data(i, 1),data(i, 2), 'm.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(4,1),cen(4,2),'k+'); else plot(data(i, 1),data(i, 2), 'y.', 'MarkerSize', 5); plot(cen(5,1),cen(5,2),'k+'); end end grid on;」
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您提供的 MATLAB 代码实现了 k-means 聚类算法，这是一种迭代求解的聚类分析算法，用于将数据点分配到 k 个聚类中心。以下是对您代码的解释和分析：
-
初始化数据：代码首先生成了三组正态分布的数据点
data1,data2,data3，并将它们合并到一个矩阵data中。这些数据点将用于聚类分析。13。 -
设置聚类参数：变量
N被设置为 3，表示将数据分为 3 个聚类。cen初始化为 3 个聚类的初始聚类中心，dis用于存储每个数据点到每个聚类中心的距离和分类信息。 -
选择初始聚类中心：通过随机选择数据点作为初始聚类中心。
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迭代过程：代码进入一个迭代循环，计算每个数据点到每个聚类中心的距离，并根据最小距离将数据点分配到相应的聚类中。
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更新聚类中心：在每次迭代中，根据分配到每个聚类的数据点重新计算聚类中心。
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迭代终止条件：当新旧聚类中心之间的变化小于一个阈值（这里是 0.01）时，迭代终止。
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显示聚类结果：最后，代码使用不同的颜色和标记大小显示每个聚类的数据点，并用加号（'+'）标记聚类中心。
您的代码实现了 k-means 聚类算法的核心逻辑，包括数据点的初始化、聚类中心的选择、迭代计算和更新，以及聚类结果的可视化展示。12。
