Matlab实现 k均值算法（k-means）

数据集

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0.634 0.264
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0.282 0.257
0.748 0.232
0.714 0.346
0.483 0.312
0.478 0.437
0.525 0.369
0.751 0.489
0.532 0.472
0.473 0.376
0.725 0.445
0.446 0.459

Matlab 实现

clear,clc;
data = load('tt.txt');k = 3;
flag = 1;
[M , N] = size(data);
index=randperm(M,k);
old_u=zeros(k,2);new_u=zeros(k,2);
%随机取k个sample作为质心for ii = 1 : kold_u(ii,:) = data(index(ii),:) ; endold_u=sort(old_u,1);while flagC = cell(k,1);for ii = 1 : Mfor jj = 1 : kdisEucl( jj ) = norm(data( ii , : ) - old_u( jj , : )); end[~,c_num] = min(disEucl);C{c_num,:} = [C{c_num,:} ; data( ii , :)];endfor jj = 1:knew_u(jj , :)=sum(C{jj,1}/length(C{jj,1}));endfigure;hold on;plot(new_u(1,1),new_u(1,2),'r+',new_u(2,1),new_u(2,2),'g+',new_u(3,1),new_u(3,2),'c+');plot(C{1,1}(:,1),C{1,1}(:,2),'ro');plot(C{2,1}(:,1),C{2,1}(:,2),'gd');plot(C{3,1}(:,1),C{3,1}(:,2),'c^');hold off;new_u = sort(new_u,1);flag = length(find(new_u-old_u~=0));old_u = new_u;end

运行结果

分析

① 对噪声敏感：该算法通过计算簇内均值来寻找更适合的core，在计算类簇质点的过程中会受到噪声异常维度的干扰，造成所得质点和实际质点位置偏差过大，从而使类簇发生“畸变”；

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