MATLAB工具箱k-means算法

MATLAB包含kmeans算法聚类工具

返回值

Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号
Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置
SumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离;

参数

1. ‘Distance’(距离测度)
‘sqEuclidean’ 欧式距离(默认时,采用此距离方式)
‘cityblock’ 绝度误差和,又称:L1
‘cosine’ 针对向量
‘correlation’ 针对有时序关系的值
‘Hamming’ 只针对二进制数据

2. ‘Start’(初始质心位置选择方法)
‘sample’ 从X中随机选取K个质心点
‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本(此方法初始使用’sample’方法)
matrix 提供一K*P的矩阵,作为初始质心位置集合

3. ‘Replicates’(聚类重复次数) 整数

应用代码:

效果

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