资源简介
基本思想:首先任意选取K个聚类中心,按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类;
不断计算聚类中心和调整各模式的类别,最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。
代码片段和文件信息
clear;
clc;
x=[0321546567];
y=[0821383445];
ca1(1)=x(4);%center of first cluster
cb1(1)=y(4);
ca2(1)=x(2);%center of second cluster
cb2(1)=y(2);
ca3(1)=x(9);%center of third cluster
cb3(1)=y(9);
d1=0;d2=0;d3=0;Z=zeros(13);d=0;
suma1=ca1(1);sumb1=cb1(1);
suma2=ca2(1);sumb2=cb2(1);
suma3=ca3(1);sumb3=cb3(1);
n1=1;n2=1;n3=1;
k=1;
t=0;
cluster=zeros(110);
ra1=0.0;
rb1=0.0;
ra2=0.0;
rb2=0.0;
ra3=0.0;
rb3=0.0;
while t==0
for i=1:10
d1=(x(i)-ca1(k))^2+(y(i)-cb1(k))^2;
d2=(x(i)-ca2(k))^2+(y(i)-cb2(k))^2;
d3=(x(i)-ca3(k))^2+(y(i)-cb3(k))^2;
Z=[d1d2d3];
d=min(Z);
if d==d1
suma1=suma1+x(i);
sumb1=sumb1+y(i);
n1=n1+1;
cluster(i)=1;
elseif d==d2
suma2=suma2+x(i);
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