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