kmean.rar_MATLAB 多维聚类_k means 聚类_多维聚类算法_聚类多维_聚类算法

% K-均值聚类算法 % 作者: 罗泽举 % 时间:2008.4.28 于重庆工商大学 慧智楼 % 或曰: 书山有路勤为径,学海无涯苦作舟 function kmean(x,k,r) %x是输入待分类的向量,k表示将x分为k类,r是迭代次数 A=size(x); % 找出矩阵x的大小 m=A(1); % x有m行 n=A(2); % x有n列 M=zeros(m,k); % 每类的中心矩阵 if n<k % 如果向量个数比类数还要少,则不能分类,要求重新输入,如 3个向量却要分为5类,则算法无法进行 fprintf('输入向量个数必须大于分类个数,请重新输入!') else for i=1:k M(:,i)=x(:,i); %初始化: 给出每类的中心 end for dd=1:r %%%%%%% ddddd 设置迭代次数为r次 fprintf('第 %d 次迭代......',dd); %打印迭代次数 %下面计算每个向量到每类中心的距离 dis=zeros(n,k); for i=1:n for j=1:k for h=1:m dis(i,j)=dis(i,j)+abs(x(h,i)-M(h,j)); end end end %计算每个向量到每类中心的距离结束 %下面计算每个向量到每类中心距离的最小值 s=zeros(1,n); for i=1:n pp=find(dis(i,:)==min(dis(i,:))); s(1,i)=pp(1,1); end %计算每个向量到每类中心距离的最小值结束 %以下计算每一类的向量 class=[]; for i=1:k class=[]; %以下根据将各类分别标出 for j=1:n if s(j)==i class=[class x(:,j)]; end end fprintf('第 %d 类是:',i) class %根据将各类分别标出结束 %以下重新计算每类的中心 if length(class)==0 fprintf('第 %d 类是空,质心都为0!',i); for g=1:m M(g,i)=0; end else for g=1:m M(g,i)=mean(class(g,:)); end end %重新计算每类的中心结束 end %计算每一类的向量结束 end %%%%% ddddd 迭代r次结束 end