资源简介
实现简单的模式识别中聚类分类算法,用matlab实现的
代码片段和文件信息
clear
x=[5 6 8 8 9 11 12 14 14 24 25 26 28 28;
6 8 3 5 7 17 15 15 18 13 15 11 13 15]; %原始待分类数据
%聚类-------c均值方法
c=3; %确定类别数
z1=x(:1);z2=x(:2);z3=x(:3); %初始中心
m=0;t=0; %迭代步数
while m==0
samp1=[];samp2=[];samp3=[];
n1=1;n2=1;n3=1;
t=t+1;
for i=1:14
if (pdist([x(:i)‘;z1‘]) samp1(:n1)=x(:i);
n1=n1+1;
elseif (pdist([x(:i)‘;z2‘]) samp2(:n2)=x(:i);
n2=n2+1;
else
samp3(:n3)=x(:i);
n3=n3+1;
end
end
c1=mean(samp1‘1)‘;
c2=mean(samp2‘1)‘;
c3=mean(samp3‘1)‘;
if (sum(c1-z1)==0)&&(sum(c2-z2)==0)&&(sum(c3-z3)==0) %聚类中心变化时出迭代
m=1; break;
end
z1=c1;
z2=c2;
z3=c3;
end
[omiga1a1b1]=per_class(samp1[samp2samp3]); %w(i)/~w(j)二分法
[omiga1a2b2]=per_class(samp2[samp3samp1]);
[omiga3a3b3]=per_class(samp3[samp2samp1]);
[omiga12a12b12]=per_class(samp1samp2); %w(i)/w(j)二分法
[omiga13a13b13]=per_class(samp1samp3);
[omiga23a23b23]=per_class(samp2samp3);
%输出结果
figure
subplot(122)
hold on
scatter(x(1:)x(2:)3);
rectangle(‘position‘[z1‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
rectangle(‘position‘[z2‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
rectangle(‘position‘[z3‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
n=1:28;
plot(nn*a12+b12‘b‘);
plot(nn*a13+b13‘g‘);
plot(nn*a23+b23‘k‘);
axis equal
hold off
subplot(121)
hold on
scatter(x(1:)x(2:)3);
rectangle(‘position‘[z1‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
rectangle(‘position‘[z2‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
rectangle(‘position‘[z3‘-[44]88]‘curvature‘1‘EdgeColor‘‘r‘);
n=1:28;
plot(nn*a1+b1‘b‘);
plot(nn*a2+b2‘g‘);
plot(nn*a3+b3‘k‘);
axis equal
hold off
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1122 2008-12-17 17:30 per_class.m
文件 1673 2009-11-16 15:59 clustering.m
文件 2224 2009-11-16 16:18 assort.m
----------- --------- ---------- ----- ----
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