Kmeans算法matlab的实现Word下载.docx
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Data（51:
100,1）=MH;
50,2）=FW;
100,2）=MW;
C=input（'
Ê
ä
È
ë
C£
º
'
）
[U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm（Data,C）
plot（Data（:
1）,Data（:
2）,'
o'
holdon;
maxU=max（U）;
index1=find（U（1,:
）==maxU）;
index2=find（U（2,:
line（Data（index1,1）,Data（index1,2）,'
marker'
*'
color'
g'
line（Data（index2,1）,Data（index2,2）,'
r'
plot（[P（[12],1）],[P（[12],2）],'
k'
）
holdoff;
2、子程序
function[U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm（Data,C,plotflag,M,epsm）
ifnargin<
5
epsm=1.0e-6;
end
4
M=2;
3
plotflag=0;
[N,S]=size（Data）;
m=2/（M-1）;
iter=0;
Dist（C,N）=0;
U（C,N）=0;
P（C,S）=0;
U0=rand（C,N）;
U0=U0./（ones（C,1）*sum（U0））;
whiletrue
iter=iter+1;
Um=U0.^M;
P=Um*Data./（ones（S,1）*sum（Um'
））'
;
fori=1:
C
forj=1:
N
Dist（i,j）=fuzzydist（P（i,:
）,Data（j,:
））;
end
end
U=1./（Dist.^m.*（ones（C,1）*sum（Dist.^（-m））））;
ifnargout>
4|plotflag
Obj_Fcn（iter）=sum（sum（Um.*Dist.^2））;
ifnorm（U-U0,Inf）<
epsm
break
U0=U;
ifnargout>
3
res=maxrowf（U）;
forc=1:
v=find（res==c）;
Cluster_Res（c,1:
length（v））=v;
ifplotflag
fcmplot（Data,U,P,Obj_Fcn）;
function[U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm2（Data,P0,plotflag,M,epsm）
[N,S]=size（Data）;
m=2/（M-1）;
iter=0;
C=size（P0,1）;
U（C,N）=0;
P（C,S）=0;
Dist（i,j）=fuzzydist（P0（i,:
Um=U.^M;
ifnorm（P-P0,Inf）<
P0=P;
functionf=addr（a,strsort）
ifnargin==1
strsort='
ascend'
sa=sort（a）;
ca=a;
la=length（a）;
f（la）=0;
fori=1:
la
f（i）=find（ca==sa（i）,1）;
ca（f（i））=NaN;
ifstrcmp（strsort,'
descend'
f=fliplr（f）;
functionellipse（a,b,center,style,c_3d）
style='
b'
3|isempty（center）
center=[0,0];
t=1:
360;
x=a/2*cosd（t）+center
（1）;
y=b/2*sind（t）+center
（2）;
ifnargin>
plot3（x,y,ones（1,360）*c_3d,style）
else
plot（x,y,style）
functionfcmplot（Data,U,P,Obj_Fcn）
[C,S]=size（P）;
str='
po*x+d^v>
<
.h'
figure
（1）,plot（Obj_Fcn）
title（'
¿
±
ê
¯
ý
Ö
µ
»
Ç
ú
Ï
ß
fontsize'
8）
ifS==2
figure
（2）,plot（P（:
1）,P（:
rs'
）,holdon
v=Data（find（res==i）,:
plot（v（:
1）,v（:
2）,str（rem（i,12）+1））
ellipse（max（v（:
1））-min（v（:
1））,...
max（v（:
2））-min（v（:
2））,...
[max（v（:
1））+min（v（:
2））+min（v（:
2））]/2,'
r:
gridon,title（'
2D¾
Û
À
à
á
¹
û
Í
8）,holdoff
ifS>
2
figure
（2）,plot3（P（:
2）,P（:
3）,'
plot3（v（:
2）,v（:
3）,str（rem（i,12）+1））
2））]/2,...
'
（max（v（:
3））+min（v（:
3）））/2）
3D¾
functionD=fuzzydist（A,B）
D=norm（A-B）;
functionmr=maxrowf（U,c）
2
c=1;
N=size（U,2）;
mr（1,N）=0;
forj=1:
aj=addr（U（:
j）,'
mr（j）=aj（c）;
四、实验结果
1、FEMALE和MALE
（1）C=2,Z1
（1）=（173,53）T,Z2
（1）=（168,57）T。
聚类中心为（163.322052.5232），（175.256567.6907）
迭代次数为28
（2）C=2,Z1
（1）=（173,53）T,Z2
（1）=（160,58）T。
（3）C=3,Z1
（1）=（173,53）T,Z2
（1）=（168,57）TZ3
（1）=（160,58）T
聚类中心为（168.413957.3300）（176.335169.4859）
（160.176749.1940）
迭代次数为41
（4）C=3,Z1
（1）=（173,53）T,Z2
（1）=（168,57）TZ3
（1）=（161,45）T
迭代次数为41
2、test2
聚类中心为（166.844354.9270），（176.677270.7966）
迭代次数为53
聚类中心为（178.869980.0977）（163.946951.6216）
（174.814464.8963）
迭代次数为56
（174.814464.8963）
迭代次数为56
结论
（一）：
初始均值设置的不同会影响迭代的次数以及各次迭代所产生的聚类中心，但它不会影响最后的分类结果。
结论
（二）：
数据的输入顺序不同，同样影响迭代次数，而对聚类结果没有太大的影响。
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