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MATLAB实现kmeans聚类实例加程序

发布网友 发布时间:2024-10-23 16:53

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热心网友 时间:2024-10-25 02:17

K-means算法是聚类分析中应用广泛的一种迭代求解方法,它将数据划分为K个组,随机选择K个对象作为初始中心点,计算每个对象与其他中心点之间的距离,将对象分配给最近的中心点,以此实现数据的分类。

在当前的分类应用中,K-means聚类算法被广泛应用。MATLAB自带的kmeans函数能够实现这一功能,其具体语法如下:

具体用法为:kmeans函数。

K-means算法通过距离计算参数表来实现数据的分类。在实际应用中,我们以某校学生10天的校园食堂消费数据为例,进行数据预处理,包括数据转换、筛选、集成与归一化。之后,利用K-means聚类算法,选择欧几里得距离计算方式,将消费人群分为三类:低消费水平、中消费水平、高消费水平。通过聚类分析,我们能够得到学生消费情况的数据,为学校提供生活补贴决策时选择对象提供数据支撑。

实现步骤如下:

首先,使用Excel对原始数据进行处理,并用MATLAB进行归一化处理。

接着,执行kmeans聚类操作。

参考资料:ww2.mathworks.cn/help/s...

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作者:郭志龙 编辑:郭志龙 校对:郭志龙
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