Kmeans.rar

Kmeans.rar

%% Kmeans算法
% 输入：
% data 输入的不带分类标号的数据
% K 数据一共分多少类
% iniCentriods 自行指定初始聚类中心
% iterations 迭代次数

% 输出：
% Idx 返回的分类标号
% centroids 每一类的中心
% Distance 类内总距离

 
function [IdxcentroidsDistance]=KMeans（dataKiniCentriodsiterations）
[numOfDatanumOfAttr]=size（data）;   %numOfData是数据个数，numOfAttr是数据维数
centroids=iniCentriods;
%% 迭代
for iter=1:iterations
    pre_centroids=centroids;            %上一次求得的中心位置
    
    tags=zeros（numOfDataK）;
    %% 寻找最近中心，更新中心
    for i=1:numOfData
        D=zeros（1K）;% 每个数据点与每个聚类中心的标准差
        Dist=D;
        
        % 计算每个点到每个中心点的标准差
        for j=1:K
            Dist（j）=norm（data（i:）-centroids（j:）2）;
        end
        
        [minDistanceindex]=min（Dist）;% 寻找距离最小的类别索引
        tags（iindex）=1;% 标记最小距离所处的位置（类别）
    end
    
    
    %% 取均值更新聚类中心点
    for i=1:K
        if sum（tags（:i））~=0
            % 未出现空类，计算均值作为下一聚类中心
            for j=1:numOfAttr
                centroids（ij）=sum（tags（:i）.*data（:j））/sum（tags（:i））;
            end
        else % 如果出现空类，从数据集中随机选中一个点作为中心
            randidx = randperm（size（data 1））;
            centroids（i:） = data（randidx（1）:）;
            tags（randidx:）=0;
            tags（randidxi）=1;
        end
    end
    
    
    if sum（norm（pre_centroids-centroids2））<0.001  %不断迭代直到位置不再变化
        break;
    end
    
    
end

%% 计算输出结果
Distance=zeros（numOfData1）;
Idx=zeros（numOfData1）;
for i=1:numOfData
    D=zeros（1K）;% 每个数据点与每个聚类中心的标准差
    Dist=D;
    % 计算每个点到每个中心点的标准差
    for j=1:K
        Dist（j）=norm（data（i:）-centroids（j:）2）;
    end
    
    [distanceidx]=min（Dist）;% 寻找距离最小的类别索引
    distance=Dist（idx）;
    
    Distance（i）=distance;
    Idx（i）=idx;
end
Distance=sum（Distance1）;% 计算类内总距离
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2708  2018-04-25 12:41  Kmeans\Iris.txt

     文件       2043  2018-05-16 18:16  Kmeans\KMeans.m

     目录          0  2018-05-16 18:22  Kmeans

     文件        373  2018-05-16 18:22  Kmeans\test1.m

     文件        891  2018-05-16 18:21  Kmeans\test2.m

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                 6015                    5