Matlab函数kmeans：K-均值聚类

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法： Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍： X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类，为整数 Idx N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号 C 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 […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…) 这其中的参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下： 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 使用案例： data= 5.0 3.5 1.3 0.3 -1 5.5 2.6 4.4 1.2 0 6.7 3.1 5.6 2.4 1 5.0 3.3 1.4 0.2 -1 5.9 3.0 5.1 1.8 1 5.8 2.6 4.0 1.2 0 [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','rep',4) 运行结果： Idx =      1      2      3      1      3      2 C =     5.0000    3.4000    1.3500    0.2500   -1.0000     5.6500    2.6000    4.2000    1.2000         0 6.3000    3.0500    5.3500    2.1000    1.0000 sumD =     0.0300     0.1250     0.6300 D =     0.0150   11.4525   25.5350    12.0950    0.0625    3.5550    29.6650    5.7525    0.3150     0.0150   10.7525   24.9650    21.4350    2.3925    0.3150    10.2050    0.0625    4.0850