MATLAB中K-means函数表达方式

K-means算法以偶是距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数
K-means聚类算法采用的是将NP的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。
使用方法：
Idx=Kmeans(X,K)
[Idx,C]=Kmeans(X,K)
[Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K)
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)
[…]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)
各输入输出参数介绍：
X :NP的数据矩阵
K: 表示将X划分为几类，为整数
Idx :N1的向量，存储的是每个点的聚类标号
C: KP的矩阵，存储的是K个聚类质心位置
sumD 1K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
D NK的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离
[…]=Kmeans(…,‘Param1’,Val1,‘Param2’,Val2,…)
这其中的参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下：
1. ‘Distance’(距离测度)
‘sqEuclidean’ 欧式距离（默认时，采用此距离方式）
‘cityblock’ 绝度误差和，又称：L1
‘cosine’ 针对向量
‘correlation’ 针对有时序关系的值
‘Hamming’ 只针对二进制数据
2. ‘Start’（初始质心位置选择方法）
‘sample’ 从X中随机选取K个质心点
‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法）
matrix 提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合
3. ‘Replicates’（聚类重复次数）整数

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