EM算法，能够比较准确的实现对二维数据的分类，已测试通过，完全可以运行

EM算法，能够比较准确的实现对二维数据的分类，已测试通过，完全可以运行

% global parameter which can be altered easily to run a different result
WIDTH = 10000;
HEIGHT = 10000;
RADIUS = 6000;
ITERATE_COUNT = 10;

% generate the initial points
center_points = [];
all_points = [];
color = [‘b‘ ‘m‘ ‘g‘ ‘y‘ ‘c‘];
path = [‘*‘ ‘o‘ ‘^‘];
for i = 1:5
    center_point = [randi（WIDTH） + RADIUS randi（HEIGHT） + RADIUS];
    center_points（i :） = center_point;
    for j = 1:1000
        while （true）
            point = [randi（WIDTH + RADIUS * 2） randi（HEIGHT + RADIUS * 2）];
            if （sqrt（（point（1） - center_point（1））^2 + （point（2） - center_point（2））^2） <= RADIUS）
                if （length（all_points） == 0）
                    all_points（1 :） = point;
                    break;
                end
                all_points（length（all_points（:1）） + 1 :） = point;
                break;
            end
        end
        plot（point（1） point（2） [color（i） ‘.‘]）;
        hold on;
    end
end

% calculate three paths with three independent initial start points
for m = 1:3
    % init the start points
    res = [];
    for i = 1:5
        point = [randi（WIDTH） randi（HEIGHT）];
        res（1 i :） = point;
    end

    % iterate
    distance = [];
    for i = 1:ITERATE_COUNT
        s = size（res）;
        % cur_center is a 3-dimension matrix
        % the length of first dimension is 1
        cur_center = res（s（1） : :）;
        for j = 1:length（all_points）;
            for k = 1: s（2）;
                point_1 = all_points（j :）;
                point_2 = [cur_center（1 k 1） cur_center（1 k 2）];
                distance（j k） = sqrt（（point_1（1） - point_2（1））^2 + （point_1（2） - point_2（2））^2）;
            end
        end

        % assign each point to the new defined category
        assign = zeros（length（distance） 1）;
        for j = 1:s（2）
            temp = distance（: j）;
            smallest = sort（temp）;
            smallest = smallest（1:10）;
            for l=1:length（smallest）
                for k = 1:length（temp）
                    if （smallest（l） == temp（k））
                        assign（k） = j;
                    end
                end
            end
        end
        for j = 1:length（distance）
            if （assign（j） ~= 0）
                continue;
            end
            [value index] = min（distance（j :））;
            assign（j） = index;
        end

        % calculate the total value of x y for each category
        temp2 = zeros（s（2） 3）;
        for j = 1:length（assign）
            temp2（assign（j） 3） = temp2（assign（j） 3） + 1;
            temp2（assign（j） 1） = temp2（assign（j） 1） + all_points（j 1）;
            temp2（assign（j） 2） = temp2（assign（j） 2） + all_points（j 2）;
        end

        % get the new local center
        for j = 1:s（2）
            res（s（1） + 1 j :） = [temp2（j 1） / temp2（j 3） temp2（j 2） / temp2（j 3）];
        end
    end

    % plot the local center changing pat

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3309  2017-03-07 17:13  EM.m

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                 3309                    1