Kmeans 自适应K-均值聚类算法

自适应K-均值聚类算法,能够随着聚簇数目的变化而自动调整聚类数，以最合适的聚簇数目来进行数据分类。

function group=Kmeans（kmid）
%K均值聚类算法
person=load（‘sample.txt‘‘height‘‘weight‘）;%从文本文件读入数据放入person结构体中
% person=person（1:10:）;
num=size（person1）;%获得person结构体大小
for i=1:k%赋初始值，划分为k类，每类只有选定的k个对象中的一个对象，每类的中心为选定的k个对象的值
    class{i}（1）=mid（i）;
    middle（i1）=person（mid（i）1）;
    middle（i2）=person（mid（i）2）;
end

distance=ComputDistance（personmiddlenumk）;%计算每个样本跟各类中心的距离
temp=cell（size（class））;
flag=isSL（tempclassk）;
while flag==0%当分类不收敛的时候
    temp=class;
    class=cell（size（temp））;
    for i=1:num
        [valueindex]=min（distance（i:））; %找到每个样本距离哪个类最近
        dtemp=[i];
        class{index}=[class{index}dtemp];  %将该样本划分到距离最近的类中
    end
    middle=ComputMid（personclassk）;%重新计算各类中心点
    distance=ComputDistance（personmiddlenumk）;%重新计算各样本与各类的距离
    flag=i

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2259  2014-05-29 19:59  Kmeans.m