kmeans聚类

多维kmeans聚类，有数据例程，有轮廓系数评价聚类效果

function [idxsc] = kmeans_Gu（Xk）
%kmeans算法-Gu
%作者：Pygmalion
%时间：2019-5-7
%X，样本（行为样本，列为属性，即200个样本，96个属性，样本为200*96）
%idx，返回每个样本的类别，1，2，...k
%sc返回每个样本的轮廓系数


[mn] = size（X）;%计算X的维度
for i=1:n% normalized the X
    X（:i） = normalization（X（:i）1）;%对数据进行归一化
end

init = kmeans_init（Xk）;% select the init


% plot_Gu（init1）%画出初始点



%第一次进行初始化
[idxcentsSSE] = kmeans_process（Xinitk）;
SSE_old = SSE;

%进行迭代聚类
for i=1:1000
    [idxcentsSSE] = kmeans_process（Xcentsk）;
    if （abs（SSE_old-SSE））<0.01
        break
    end
    SSE_old = SSE;
end
sc = SC（Xidxk）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         696  2019-05-07 21:20  kmeans_Gu.m
     文件         511  2019-05-07 21:29  kmeans_init.m
     文件         104  2019-05-07 20:57  kmeans_Main.m
     文件         902  2019-05-07 21:34  kmeans_process.m
     文件         696  2019-05-07 21:25  normalization.m
     文件        1334  2019-05-07 21:41  SC.m
     文件      143647  2019-04-26 09:25  total.mat
     目录           0  2019-05-07 20:55  用户数据拟合\
     文件         592  2019-05-07 20:53  用户数据拟合\circle_shift.m
     文件         384  2019-05-07 20:54  用户数据拟合\shift.m
     文件        1052  2019-05-07 20:54  用户数据拟合\user_class.m
     文件         880  2019-05-07 20:55  用户数据拟合\user_class1.m
     文件         808  2019-05-07 20:55  用户数据拟合\user_class2.m
     文件        1050  2019-05-07 20:55  用户数据拟合\user_class3.m