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MATLAB K-means聚类的介绍与使用

2019-04-03 07:51:55 来源:www.anyuan2002.com 【
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。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最校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N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最校
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 :N*P的数据矩阵
K: 表示将X划分为几类,为整数
Idx :N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
C: 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
[…]=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
这个博客很好,忘记了就参考这个!

深入浅出K-Means算法-CSDN.NET http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means

使用Matlab自带K-means的示例:

 

%随机获取150个点
X = [randn(50,2)+ones(50,2);randn(50,2)-ones(50,2);randn(50,2)+[ones(50,1),-ones(50,1)]];
opts = statset('Display','final');

%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,3,'Replicates',3,'Options',opts);

%画出聚类为1的点。X(Idx==1,1),为第一类的样本的第一个坐标;X(Idx==1,2)为第二类的样本的第二个坐标
plot(X(Idx==1,1),X(Idx==1,2),'r.','MarkerSize',14)
hold on
plot(X(Idx==2,1),X(Idx==2,2),'b.','MarkerSize',14)
hold on
plot(X(Idx==3,1),X(Idx==3,2),'g.','MarkerSize',14)

%绘出聚类中心点,kx表示是圆形
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)
plot(Ctrs(:,1),Ctrs(:,2),'kx','MarkerSize',14,'LineWidth',4)

legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids','Location','NW')

Ctrs
SumD
程序结果:

MATLAB K-means聚类的介绍与使用
MATLAB K-means聚类的介绍与使用

 
 

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Tags: matlab 聚类 K-means
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