2024年4月26日发(作者：)

matlab的kmeans函数用法

使用Matlab的Kmeans函数进行聚类分析

Kmeans是一种常用的聚类分析方法，它可以将数据集分成K个不

同的类别。在Matlab中，可以使用Kmeans函数来实现聚类分析。

本文将介绍Kmeans函数的用法，以及如何使用它进行聚类分析。

Kmeans函数的语法

Kmeans函数的语法如下：

[idx, C] = kmeans(X, k)

其中，X是一个n×p的矩阵，表示n个样本的p个特征值；k是聚

类的个数；idx是一个n×1的向量，表示每个样本所属的类别；C

是一个k×p的矩阵，表示每个类别的中心点。

Kmeans函数的使用方法

下面我们将通过一个简单的例子来介绍Kmeans函数的使用方法。

假设我们有一个包含100个样本的数据集，每个样本有两个特征值。

我们可以使用Matlab的rand函数生成这个数据集：

X = rand(100,2);

现在我们想将这个数据集分成3个不同的类别。我们可以使用

Kmeans函数来实现：

[idx, C] = kmeans(X, 3);

这里，idx是一个100×1的向量，表示每个样本所属的类别；C是

一个3×2的矩阵，表示每个类别的中心点。

我们可以使用Matlab的scatter函数将每个样本按照它们所属的类

别进行可视化：

scatter(X(idx==1,1), X(idx==1,2), 'r');

hold on;

scatter(X(idx==2,1), X(idx==2,2), 'g');

scatter(X(idx==3,1), X(idx==3,2), 'b');

scatter(C(:,1), C(:,2), 'k', 'filled');

hold off;

这里，我们使用了scatter函数将每个样本按照它们所属的类别进

行可视化。其中，idx==1表示样本所属的类别为1，idx==2表示样

本所属的类别为2，idx==3表示样本所属的类别为3。我们还使用

了scatter函数将每个类别的中心点用黑色实心圆表示。

Kmeans函数的参数调节

Kmeans函数有一些参数可以调节，以便更好地适应不同的数据集。

下面我们将介绍一些常用的参数。

1. 'Distance'

'Distance'参数用于指定距离度量方法。默认值为'euclidean'，表示

欧几里得距离。除此之外，还可以使用'mahalanobis'表示马氏距离，

'cityblock'表示曼哈顿距离，'cosine'表示余弦距离等。

2. 'Replicates'

'Replicates'参数用于指定重复次数。默认值为1，表示只运行一次。

如果设置为大于1的值，Kmeans函数将运行多次，并返回最好的

结果。

3. 'Start'

'Start'参数用于指定初始点的选择方法。默认值为'kmeans++'，表

示使用Kmeans++算法选择初始点。除此之外，还可以使用'random'

表示随机选择初始点，'uniform'表示在数据集中均匀选择初始点等。

总结

本文介绍了Matlab的Kmeans函数的用法，以及如何使用它进行

聚类分析。我们还介绍了Kmeans函数的一些常用参数，以便更好

地适应不同的数据集。希望本文能够帮助读者更好地理解Kmeans

函数的使用方法。