自适应k均值聚类

自适应k均值聚类算法 matlab代码；附带中文注释！

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=isSL（tempclassk）;%判断当前类有没有变化
end
celldisp（class）
for i=1:k
    group{i}=person（class{i}（:）:）;
end

for i=1:k
covMat=cov（group{i}）;
fprintf（‘第%d类的均值向量为：\n‘i）;
disp（middle（i:））
fprintf（‘第%d类的协方差矩阵为：\n‘i）;
disp（covMat）
end


function m=ComputMid（personclassk）
%计算各类中心点
%结果返回到m矩阵中
for i=1:k
    length=size（class{i}1）;
    csum1=0;
    csum2=0;
    for j=1:length
        csum1=csum1+person（class{i}（j）1）;
        csum2=csum2+person（class{i}（j）2）;
    end
        m（i1）=csum1/length;
        m（i2）=csum2/length;
%     m（i1）=sum（person（class{i}（:）1））/size（class{i}1）;
%     m（i2）=sum（person（class{i}（:）2））/size（class{i}1）;
end

function d=ComputDistance（personmiddlenumk）
%计算每个样本跟各类中心的距离
%结果返回到d矩阵中
for i=1:num
    for j=1:k
        d（ij）=sqrt（（person（i1）-middle（j1））.^2+（person（i2）-middle（j2））.^2）;
    end
end

function flag=isSL（tempclassk）
%判断当前类有没有变化即是否收敛
%有变化则返回0，否则返回1
for i=1:k
    if size（temp{i}1）==size（class{i}1）
        for j=1:size（class{i}1）
            if temp{i}（j）~=class{i}（j）
                flag=0;
                return;
            end
        end
        flag=1;
    else
        flag=0;
        return;
    end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2257  2011-10-18 11:10  自适应k均值聚类\Kmeans.m

     目录          0  2011-10-18 11:10  自适应k均值聚类

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