首先得说,虽然matlab提供了KMeans函数,但是matlab的KMeans聚类好慢,真的好慢!
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数
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
这个博客很好,忘记了就参考这个!
深入浅出K-Means算法-CSDN.NET http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means