K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类的测试类matlab程序

压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。

%%聚类算法测试

%%
%%生成数据集
clear
close all
mu = [2 3];
SIGMA = [1 0; 0 2];
n1 = 100;
r = mvnrnd（muSIGMAn1）;
plot（r（:1）r（:2）‘r+‘）;
hold on;
mu = [5 6];
SIGMA = [ 1 0; 0 2];
n2 = 100;
r2 = mvnrnd（muSIGMAn2）;
plot（r2（:1）r2（:2）‘*‘）
title（‘original data‘）
N = n1 + n2;
data = [r;r2];
k = randperm（200）;
data = data（k:）;
%%
%%K-mean算法
C = 2;
nu = zeros（C2）;
lamda = zeros（NC）;
for i = 1:C
    nu（i:） = data（randi（n11）:）;
end
R = 100;
while（R）
    for i = 1:C
        lamda（:i） = sqrt（sum（（data - nu（i:））.^22））;
    end
    [~ index] = min（lamda.‘）;
    for i = 1:C
        nu（i:） = mean（data（index == i:））;
    end
    R = R - 1;
end
C1 = data（index == 1:）;
C2 = data（index == 2:）;
figure（2）
plot（C1（:1）C1（:2）‘r+‘）;
hold on;
plot（C2（:1）C2（:2）‘*‘）
title（‘k-mean cluster‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1140  2018-08-17 08:32  LVQ_cluster.m
     文件        1741  2018-08-17 09:21  mixture_of_gaussian_cluster.m
     文件         852  2018-08-16 21:18  K_mean_cluster_test.m