k-means模型(matlab实现)_matlab kmean

用于分类问题，例如：花的分类，消费特诊分类

基础概念

原理

用于分类问题，例如：花的分类，消费特诊分类

基础概念

原理

从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。

然后，K-Means的算法如下：

随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）
接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。

步骤

评价

K选取

1）拍脑袋法

一个非常快速的，拍脑袋的方法是将样本量除以2再开方出来的值作为K值，具体公式为：

2）肘部法则（Elbow Method）

Elbow Method ：Elbow意思是手肘，如下图左所示，此种方法适用于 K 值相对较小的情况，当选择的k值小于真正的时，k每增加1，cost值就会大幅的减小；当选择的k值大于真正的K时， k每增加1，cost值的变化就不会那么明显。这样，正确的k值就会在这个转折点，类似elbow的地方。 如下图：

通过画K与cost function的关系曲线图，如左图所示，肘部的值(cost function开始时下降很快，在肘部开始平缓了)做为K值，K=3。并不是所有的问题都可以通过画肘部图来解决，有的问题如右边的那个图，肘点位置不明显（肘点可以是3，4，5），这时就无法确定K值了。故肘部图是可以尝试的一种方法，但是并不是对所有的问题都能画出如左边那么好的图来确定K值。

Elbow Method公式：

影响因素

代码实现

数据读取

数据：consumption_data.xls
链接：https://pan.baidu.com/s/1y8iP7X6mTqiiTGeDtd84vQ
提取码：qm9p

inputfile = 'consumption_data.xls'; % 销量及其他属性数据
%% 读取数据
[num,txt]=xlsread(inputfile);
data = num(:,2:end);	%读取excel第2至最后一列
data = zscore(data);    %数据标准化
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算法实现

k = 3; % 聚类的类别
iteration =500 ; % 聚类最大循环次数
distance = 'sqEuclidean'; % 距离函数
%% 调用kmeans算法
opts = statset('MaxIter',iteration);
[IDX,C,sumd,D]=kmeans(data,k,'distance',distance,'Options',opts);
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绘图

上述k选取为3，所以适用r,b,y三种颜色

%% 绘制三维图
xlabel("R");
ylabel("F");
zlabel("M");
%plot3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),".",'Color','r');
plot3(data(IDX==1,1),data(IDX==1,2),data(IDX==1,3),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot3(data(IDX==2,1),data(IDX==2,2),data(IDX==2,3),'b.','MarkerSize',12)
hold on;
plot3(data(IDX==3,1),data(IDX==3,2),data(IDX==3,3),'y.','MarkerSize',12)
hold on;
plot3(C(:,1),C(:,2),C(:,3),"o",'Color','b');
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打印聚类中心

%% 打印结果
for i=1:k
   disp(['第' num2str(i) '组聚类中心为：']);
   disp(C(i,:));
end
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完整代码

%% 使用K-Means算法聚类消费行为特征数据
clear ;
% 参数初始化
inputfile = 'consumption_data.xls'; % 销量及其他属性数据
k = 3; % 聚类的类别
iteration =500 ; % 聚类最大循环次数
distance = 'sqEuclidean'; % 距离函数

%% 读取数据
[num,txt]=xlsread(inputfile);
data = num(:,2:end);	%读取excel第2至最后一列
data = zscore(data);    %数据标准化
%% 调用kmeans算法
opts = statset('MaxIter',iteration);
[IDX,C,sumd,D]=kmeans(data,k,'distance',distance,'Options',opts);

%% 绘制三维图
xlabel("R");
ylabel("F");
zlabel("M");
%plot3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),".",'Color','r');
plot3(data(IDX==1,1),data(IDX==1,2),data(IDX==1,3),'r.','MarkerSize',12)
hold on
plot3(data(IDX==2,1),data(IDX==2,2),data(IDX==2,3),'b.','MarkerSize',12)
hold on;
plot3(data(IDX==3,1),data(IDX==3,2),data(IDX==3,3),'y.','MarkerSize',12)
hold on;
plot3(C(:,1),C(:,2),C(:,3),"bo",'Color','b','MarkerSize',15);
%% 打印结果
for i=1:k
   disp(['第' num2str(i) '组聚类中心为：']);
   disp(C(i,:));
end
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