matlab调用kmeans_K_Means算法的MATLAB实现

% K-Means聚类算法

clc

clear all

close all

m=200;% 产生m个样本点

k=3;% 选择K个中心点

eps=1e-7; % 迭代结束的阈值

X=100*rand(1,m);% 样本点X坐标

Y=100*rand(1,m);% 样本点Y坐标

% 显示聚类前二维点

figure,subplot(1,2,1),plot(X,Y,'ro'),title('聚类前二维点');xlabel('X轴');ylabel('Y轴');

% type_num存放k类样本点

for i=1:k

eval(['type_',num2str(i),'=[];']);

end

% 颜色列表，由于颜色只有六种，k最好不大于6

color_list={'m','g','b','y','r','k'};

% 存放初始中心点

cp=zeros(k,2);

for i=1:k

cp(i,:)=[X(i) Y(i)];

end

% 存放第i个点到第j个点的距离

len=zeros(m,3);

% 计算样本点到k个中心点的距离

% 若某个样本i到某个中心点j的距离最小，则把样本点归到j类

% m类分完后，计算每一类均值向量作为新的聚类中心

% 若新的聚类中心与原来的聚类中心之差小于设定的阈值

% 结束迭代

times=0;% 记录迭代次数

error=zeros(1,k);

while(1)

for i=1:m

for j=1:k

len(i,j)=sqrt((cp(j,1)-X(i))^2+(cp(j,2)-Y(i))^2);

end

% 离第num类中心点距离最小，就把它放到type_num中

flag=find(len(i,:)==min(len(i,:)));

eval(['type_',num2str(flag),'(size((type_',num2str(flag),'),1)+1,:)=[X(i) Y(i)];']);

end

times=times+1;% 迭代次数加1

% 存放新的中心点

for i=1:k

cp(i+times*k,:)=eval(['[mean(type_',num2str(i),'(:,1)) mean(type_',num2str(i),'(:,2))]']);

tmp=cp(i+(times-1)*k,:)-cp(i+times*k,:);

error(i)=sum(tmp.^2);

end

if max(error)

break

end

% 显示聚类后结果

cpx=cp(1+(times-1)*k:k+(times-1)*k,1);

cpy=cp(1+(times-1)*k:k+(times-1)*k,2);

subplot(1,2,2)

for i=1:k

eval(['plot(type_',num2str(i),'(:,1),','type_',num2str(i),'(:,2),[color_list{ceil(6*rand)},''o''])']);

text(cpx(i),cpy(i),['第',num2str(i),'类中心点'])

hold on;

end

plot(cpx,cpy,'r*');

title(['聚类后二维点(迭代',num2str(times),'次)']);xlabel('X轴');ylabel('Y轴');

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