matlab调用kmeans_matlab做聚类分析（k-means）

基本函数使用方法：Idx=Kmeans(X,K)

对矩阵X进行分类且为K类；假设X为m*n矩阵，n为特征数，m为样本数目，则输出参数Idx为m个整数，且属于1到K之间的数。[Idx,C]=Kmeans(X,K)

对矩阵X进行分类且为K类；假设X为m*n矩阵，n为特征数，m为样本数目，则输出参数Idx为m个整数，且属于1到K之间的数。并且返回聚类中心C，C为k*n的矩阵。[Idc,C,sumD]=Kmeans(X,K)

对矩阵X进行分类且为K类；假设X为m*n矩阵，n为特征数，m为样本数目，则输出参数Idx为m个整数，且属于1到K之间的数；sumD为1*K的和向量，存储的是类内所有点与该类质心点距离之和；[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)

对矩阵X进行分类且为K类；假设X为m*n矩阵，n为特征数，m为样本数目，则输出参数Idx为m个整数，且属于1到K之间的数；sumD为1*K的和向量，存储的是类内所有点与该类质心点距离之和；D为m*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离[┈]=Kmeans(┈,’Param1’,’Val1’,’Param2’,’Val2’,┈) 有很多可选参数：

其中参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下：

2、’Distance’---距离测度：

‘sqEuclidean’---欧氏距离；

‘cityblock’---绝对误差和；

‘cosine’---余弦距离；

‘correlation’---针对有时序关系的值；

‘Hamming’---只针对二进制数据；

3、’Start’---初始质心位置选择方法(矩阵为k*n)

‘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取10%的X的子样本

Matrix提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合

4、’Replicates’---聚类重复次数，为整数(可以理解为重复程序多次取平均)

5.代码实例：

其实利用库函数做聚类很简单，但是收集数据，处理原始数据比较麻烦！！

data= rand(1000,5);%产生1000个样本数据，每个数据有5个特征

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','Replicates',4)%聚类

%把1000个样本聚为3类，距离度量函数为欧氏距离，聚类重复次数为4

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