这篇文章主要介绍了Kmeans和kmeans++算法,讲解了Kmeans算法的缺点和kmeans++算法的实现思路,以及Python和matlab中实现的Kmeans++算法,需要的朋友可以参考下
1、从Kmeans说起
Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。
创建7个二维的数据点：
复制代码 代码如下:
x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];
使用kmeans函数：
复制代码 代码如下:
class = kmeans(x, 2);
x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列向量，这些元素依次对应70个数据点，元素值代表着其对应的数据点所处的分类号。某次运行后，class的值是：
复制代码 代码如下:
2
2
2
1
1
1
1
这说明x的前三个数据点属于簇2，而后四个数据点属于簇1。 kmeans函数也可以像下面这样使用：
复制代码 代码如下:
>> [class, C, sumd, D] = kmeans(x, 2)
class =
2
2
2
1
1
1
1
C =
4.0629 4.0845
-0.1341 0.1201
sumd =
1.2017
0.2939
D =
34.3727 0.0184
29.5644 0.1858
36.3511 0.0898
0.1247 37.4801
0.7537 24.0659
0.1979 36.7666
0.1256 36.2149
以上就是Python实现的Kmeans++算法实例的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
