聚类算法心得体会
聚类算法总结
1•聚类定义“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有一些相似的属性”wikipedia“聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
它是一种重要的人类行为。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
”——百度百科说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。
简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。
2•聚类过程：1）数据准备:包括特征标准化和降维.2）特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.3）特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.4）聚类（或分组）:首先选择合适特征类型的某种距离函数（或构造新的距离函数）进行接近程度的度量;而后执行聚类或分组.5）聚类结果评估:是指对聚类结果进行评估.评估主要有3种:外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估.3聚类算法的类别没有任何一种聚类技术（聚类算法）可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，有多种聚类算法.聚类算法有多种分类方法将聚类算法大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法和其他聚类算法如口图1所示的4个类别.ClusteiingalgoritlmisHierarchicalPartitionalDensity,GridOthersMDSCluster K-Modes K-Modes AT-Means-CP NFWFCA FGFCM(CGC)(Huang)IIPR-K-Modes3•聚类算法基于层次聚类算法:高了基于划分聚类算法（基于密度聚类算法:基于网格的聚类算法:K-Means算法KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。
聚类算法心得体会
聚类算法心得体会【篇一：聚类算法总结】聚类算法总结一、概述聚类，就是把整个数据集分成不同的簇，并且要使簇与簇之间的区别尽可能的大，而簇内的数据的差异尽可能的小。
簇是数据样本的集合，聚类分析使得每簇内部的样本之间的相关性比其他簇中样本之间的相关性更紧密，即簇内的任意两个样本之间具有较高的相似度，而属于不同簇的两个样本间具有较高的相异度。
相异度可以根据描述样本的属性值来计算，样本间的“距离”是最常采用的度量标准。
聚类分析（cluster analysis ）又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。
通过聚类分析，可以在没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下，将大量数据样本按各自的特性来进行合理的分类。
在开始聚类之前，用户并不知道要把数据集分成几个簇，也不知道划分的具体标准，在聚类分析时数据集的特征是未知的，聚类算法的任务正是要发现这些特征，并把具有相同特征的数据样本聚在一起。
聚类与分类有相似之处，都是将数据进行分组，但两者又有本质的区别。
分类中组（类别）是事先已经定义好的，但聚类中的组（在聚类分析中称为“簇”）不是预先定义的，而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。
二、聚类算法的性能评价指标数据挖掘对聚类的典型要求如下：（1）可伸缩性：当聚类对象由几百上升到几百万，我们希望最后的聚类结果的准确度能一致。
（2）处理不同类型属性的能力：有些聚类算法，其处理对象的属性的数据类型只能为数值类型，但是实际应用场景中，我们往往会遇到其他类型的数据，比如二元数据，分类数据等等。
当然，在处理过程我们是可以将这些其他类型的数据预处理成数值型数据的，但是在聚类效率上或者聚类准确度上往往会有折损。
（3）发现任意形状的类簇：因为许多聚类算法是用距离（eg: 欧几里得距离或者曼哈顿距离）来量化对象之间的相似度的，基于这种方式，我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者成为凸形类簇。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
kmeans聚类算法实验心得
kmeans聚类算法实验心得
Kmeans聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据样
本分成不同的类别。
本次实验我们使用Python语言编写了实现Kmeans算法的代码，并在自己定义的数据集上进行了实验，下面是
我的实验心得：
1. Kmeans算法需要确定聚类的数量K，不同的K值会得到不同的聚
类结果，因此在实验中需要尝试不同的K值，并选择最优的聚类结果。
2. 初始聚类中心的选择对于聚类结果的影响很大，如果初始聚类中
心选取不好，可能会导致算法陷入局部最优解而无法得到全局最优解。
因此，实验中可以尝试多种初始聚类中心的选择方式，如随机选择、均匀分布选择等。
3. Kmeans算法的收敛速度较快，通常在几十次迭代内就可以得到较好的聚类结果。
但也有可能因为数据的特殊性质导致算法收敛速度较慢，需要调整参数来加速算法的收敛。
4. Kmeans算法在处理大数据集时可能会面临效率问题，因为每次迭代都需要计算每个数据样本和聚类中心的距离，这对于大数据集来说非常耗时。
因此，在处理大数据集时需要考虑优化算法，如使用Kmeans++算法等。
总的来说，Kmeans算法是一种简单而有效的聚类算法，可以在很短的时间内得到较好的聚类结果。
但在使用时需要注意算法的参数选择和优化，才能得到最好的聚类结果。
聚类分析实验心得体会(通用20篇)
聚类分析实验心得体会（通用20篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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聚类分析实验心得体会.doc
聚类分析实验心得体会聚类分析实验心得体会1聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将样本对象按照一定的特征进行分类，并找出类内对象的相似性，类间对象的差异性。
本次实验中，我通过运用聚类分析方法，对一个数据集进行了分类研究，并完成相应的聚类分析报告。
在这个过程中，我不仅巩固了聚类分析的相关知识，还体会到了聚类分析方法的优点和不足之处。
首先，通过本次实验，我深刻体会到聚类分析的优点。
聚类分析是一种非监督式学习方法，不需要事先知道样本对象的标签信息，能够根据样本间的相似性进行自动分类。
在实际应用中，聚类分析能够帮助我们发现数据中的潜在模式和规律，对于数据挖掘、市场细分、社交网络分析等领域具有重要意义。
通过对数据集进行聚类分析，我成功地将样本对象分为不同的类别，发现了一些内在的规律，并且对数据集的整体结构有了更深入的了解。
其次，我也认识到了聚类分析方法存在的不足之处。
聚类分析对初始聚类中心的选择非常敏感，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。
在实验过程中，我尝试了不同的初始聚类中心，发现结果差异很大。
此外，聚类分析还对数据的尺度非常敏感，如果数据的尺度不一致，聚类结果会受到影响。
因此，在应用聚类分析方法时，需要对数据进行预处理，保证数据的一致性和可比性。
第三，本次实验让我对聚类分析报告的编写过程有了更深刻的认识。
编写聚类分析报告的过程中，我需要详细描述聚类分析的目标、方法和步骤，说明选择的聚类算法和距离度量方法。
同时，还需要描述数据集的特征、属性和预处理过程。
在得出聚类结果后，我需要对聚类结果进行解释和分析，从中挖掘出模式和规律，并提出相关的结论。
在实验中，我认真对待每个环节，力求使报告内容丰富、准确，并附上相应的数据可视化图表，以更好地展示聚类结果和分析过程。
第四，通过分析聚类分析结果，我发现了一些有价值的结论。
在本次实验中，我发现数据集中的样本对象可以分为三类，每一类具有一定的相似性和差异性。
复杂网络中聚类算法总结
复杂⽹络中聚类算法总结⽹络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第⼀本关于图论研究的著作。
20世纪60年代，两位匈⽛利数学家Erdos和Renyi建⽴了随机图理论，被公认为是在数学上开创了复杂⽹络理论的系统性研究。
之后的40年⾥，⼈们⼀直讲随机图理论作为复杂⽹络研究的基本理论。
然⽽，绝⼤多数的实际⽹络并不是完全随机的。
1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的⽂章《Collective Dynamics of Small-world Networks》揭⽰了复杂⽹络的⼩世界性质。
随后，1999年，Barabasi及其博⼠⽣Albert在Science上的⽂章《Emergence of Scaling in Random Networks》⼜揭⽰了复杂⽹络的⽆标度性质(度分布为幂律分布)，从此开启了复杂⽹络研究的新纪元。
随着研究的深⼊，越来越多关于复杂⽹络的性质被发掘出来，其中很重要的⼀项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的⼀篇⽂章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂⽹络中普遍存在着聚类特性，每⼀个类称之为⼀个社团(community)，并提出了⼀个发现这些社团的算法。
从此，热门对复杂⽹络中的社团发现问题进⾏了⼤量研究，产⽣了⼤量的算法，本⽂试图简单整理⼀下复杂⽹络中聚类算法，希望对希望快速了解这⼀部分的⼈有所帮助。
本⽂中所谓的社团跟通常我们将的聚类算法中类(cluster)的概念是⼀致的。
0. 预备知识为了本⽂的完整性，我们⾸先给出⼀些基本概念。
⼀个图通常表⽰为G=(V,E)，其中V表⽰点集合，E表⽰边集合，通常我们⽤n表⽰图的节点数，m表⽰边数。
⼀个图中，与⼀个点的相关联的边的数量称为该点的度。
密度峰值聚类算法——心得总结
密度峰值聚类算法——⼼得总结这是离开公司前做的最后⼀个算法，之前做的⼀些算法，由于⽼⼤的指点，少⾛了很多弯路，密度峰值聚类这个是纯粹⾃⼰做的，⾛了很多弯路，在这⾥和⼤家分享借鉴⼀下，共勉！⼀、简单介绍及原理顾名思义，这是⼀种基于密度的聚类算法，以⾼密度区域作为判断依据，这种⾮参数的⽅法，和传统⽅法⽐，适⽤于处理任何形状的数据集，⽽且⽆需提前设置簇的数量。
这⾥提到⼀个聚类中⼼的概念：类簇的中⼼是由⼀些局部密度较低的点所围绕，且这些点距离其他⾼密度的点的距离都⽐较远，通过计算最近邻的距离，得到聚类中⼼，并依据密度⼤⼩进⾏排列。
我在这⾥借鉴了——马春来，单洪，马涛.⼀种基于簇中⼼点⾃动选择策略的密度峰值聚类算法.计算机科学.2016，43（7）。
这个⽂献中提供了⼀种⾃动选择策略的⽅法，⼤家有兴趣可以看⼀下。
对于⼀个数据集D={p1，p2，……p n}的点p i，计算每个点的局部密度ρi和相邻密度点的距离d i，这⾥提出⼀个概念，簇中⼼权值：γi= ρi * d i 。
通过将簇中⼼权值降序排列，我们可以通过下降的趋势（斜率）找出拐点所在。
下图为选择聚类中⼼的⽅法省略了不少东西，⼤家可以下载那份⽂献⾃⼰细细研读。
⼆、⼀些遇到的问题及我的⼼得1、有现成的代码固然好，但是别⼈的代码解决的问题终归和你的问题不⼀样。
不如⾃⼰从头到尾撸⼀遍，结合⾃⼰的情况进⾏修改。
2、传统的密度峰值聚类需要⾃⼰设置参数，稍微加以改进可以扔掉参数，让它⾃⼰迭代。
3、为什么要将密度和距离相乘：这样可以避免某⼀项的值过⼩，导致特征不明显4、注意归⼀化的问题，具体情况具体对待。
（在归⼀化这个问题坑了我蛮久）5、拐点的确定问题，在算法构建的初始阶段，最好⼈⼯重复确认⼀下，避免盲⽬⾃信到后⾯找不到问题所在。
6、若某两个或多个聚类点距离较近，将其归为⼀个同⼀个聚类中⼼。
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聚类算法心得体会【篇一：聚类算法总结】聚类算法总结一、概述聚类，就是把整个数据集分成不同的簇，并且要使簇与簇之间的区别尽可能的大，而簇内的数据的差异尽可能的小。
簇是数据样本的集合，聚类分析使得每簇内部的样本之间的相关性比其他簇中样本之间的相关性更紧密，即簇内的任意两个样本之间具有较高的相似度，而属于不同簇的两个样本间具有较高的相异度。
相异度可以根据描述样本的属性值来计算，样本间的“距离”是最常采用的度量标准。
聚类分析（cluster analysis）又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。
通过聚类分析，可以在没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下，将大量数据样本按各自的特性来进行合理的分类。
在开始聚类之前，用户并不知道要把数据集分成几个簇，也不知道划分的具体标准，在聚类分析时数据集的特征是未知的，聚类算法的任务正是要发现这些特征，并把具有相同特征的数据样本聚在一起。
聚类与分类有相似之处，都是将数据进行分组，但两者又有本质的区别。
分类中组（类别）是事先已经定义好的，但聚类中的组（在聚类分析中称为“簇”）不是预先定义的，而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。
二、聚类算法的性能评价指标数据挖掘对聚类的典型要求如下：（1）可伸缩性：当聚类对象由几百上升到几百万，我们希望最后的聚类结果的准确度能一致。
（2）处理不同类型属性的能力：有些聚类算法，其处理对象的属性的数据类型只能为数值类型，但是实际应用场景中，我们往往会遇到其他类型的数据，比如二元数据，分类数据等等。
当然，在处理过程我们是可以将这些其他类型的数据预处理成数值型数据的，但是在聚类效率上或者聚类准确度上往往会有折损。
（3）发现任意形状的类簇：因为许多聚类算法是用距离（eg:欧几里得距离或者曼哈顿距离）来量化对象之间的相似度的，基于这种方式，我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者成为凸形类簇。
但是，类簇的形状可能是任意的。
（4）对聚类算法初始化参数的知识需求的最小化：很多算法在分析过程中需要用户提供一定的初始参数，比如期望的类簇个数，类簇初始质点的设定。
聚类结果对这些参数是十分敏感的。
这不仅加重了用户的负担，也非常影响聚类结果的准确性。
三、聚类算法分类聚类分析的研究已经有很多年的历史，研究成果主要集中在基于距离和基于相似度的方法上，也产生了大量的聚类算法，大体上，主要的聚类算法可以划分为如下几类:基于划分聚类算法；基于层次聚类算法；基于密度聚类算法；基于网格的聚类算法；基于神经网络的聚类算法；基于统计学的聚类算法以及模糊聚类算法。
1.基于划分聚类算法（partition clustering)2.基于层次聚类算法3.基于密度聚类算法4.基于网格的聚类算法5.基于神经网络的聚类算法6.基于统计学的聚类算法7.模糊聚类——fcm聚类算法这个和之前的6种聚类算法相比较比较特殊。
1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。
经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。
为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。
用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。
fcm算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。
该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。
算法流程如下： (1) 标准化数据矩阵；(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵； (3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果。
四、综合性能评价几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性（处理高维数据的能力）、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价，评价结果如下所示：五、目前聚类算法研究的主要内容对聚类进行研究是数据挖掘中的一个热门方向，由于以上所介绍的聚类方法都存在着某些缺点，因此近些年对于聚类分析的研究很多都专注于改进现有的聚类方法或者是提出一种新的聚类方法。
以下将对传统聚类方法中存在的问题以及人们在这些问题上所做的努力做一个简单的总结：1 从以上对传统的聚类分析方法所做的总结来看，不管是k-means方法，还是cure方法，在进行聚类之前都需要用户事先确定要得到的聚类的数目。
然而在现实数据中，聚类的数目是未知的，通常要经过不断的实验来获得合适的聚类数目，得到较好的聚类结果。
2 传统的聚类方法一般都是适合于某种情况的聚类，没有一种方法能够满足各种情况下的聚类，比如birch方法对于球状簇有很好的聚类性能，但是对于不规则的聚类，则不能很好的工作；k-medoids方法不太受孤立点的影响，但是其计算代价又很大。
因此如何解决这个问题成为当前的一个研究热点，有学者提出将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类算法，从而综合利用不同聚类算法的优点，在一次聚类过程中综合利用多种聚类方法，能够有效的缓解这个问题。
3 随着信息时代的到来，对大量的数据进行分析处理是一个很庞大的工作，这就关系到一个计算效率的问题。
有文献提出了一种基于最小生成树的聚类算法，该算法通过逐渐丢弃最长的边来实现聚类结果，当某条边的长度超过了某个阈值，那么更长边就不需要计算而直接丢弃，这样就极大地提高了计算效率，降低了计算成本。
5 目前的许多算法都只是理论上的，经常处于某种假设之下，比如聚类能很好的被分离，没有突出的孤立点等，但是现实数据通常是很复杂的，噪声很大，因此如何有效的消除噪声的影响，提高处理现实数据的能力还有待进一步的提高。
【篇二：聚类算法分析报告】学院班级：学生学号：学生姓名：杨阳同作者：实验日期： 2010年12月聚类算法分析研究1 实验环境以及所用到的主要软件windows vista netbeans6.5.1 weka3.6 matlab r2009a 2 实验内容描述聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习” 过程，它倾向于数据的自然划分。
其中聚类算法常见的有基于层次方法、基于划分方法、基于密度以及网格等方法。
本文中对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结。
一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法，从算法思想。
关键技术和优缺点等方面进行分析概括；另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集，主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验，并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析。
最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题等。
实验中主要选择了k均值聚类算法、fcm模糊聚类算法并以网站下载的iris和wine数据集为基础通过matlab实现对上述算法的实验测试。
然后以wine数据集在学习了解weka软件接口方面的基础后作聚类分析，使用最常见的k均值（即k-means）聚类算法和fcm模糊聚类算法。
下面简单描述一下k均值聚类的步骤。
k均值算法首先随机的指定k个类中心。
然后：（1）将每个实例分配到距它最近的类中心，得到k个类；（2）计分别计算各类中所有实例的均值，把它们作为各类新的类中心。
重复（1）和（2），直到k个类中心的位置都固定，类的分配也固定。
在实验过程中通过利用weka软件中提供的simplekmeans（也就是k均值聚类算法对wine数据集进行聚类分析，更深刻的理解k均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。
然后再在学习了解weka软件接口方面的基础上对weka软件进行一定的扩展以加入新的聚类算法来实现基于weka平台的聚类分析。
3 实验过程3.1 k均值聚类算法3.1.1 k均值聚类算法理论k均值算法是一种硬划分方法，简单流行但其也存在一些问题诸如其划分结果并不一定完全可信。
k均值算法的划分理论基础是min??k?axk?vii?1ic2 （1）其中c是划分的聚类数，ai是已经属于第i类的数据集vi是相应的点到第i类的平均距离，即vi??nik?1xkni,xk?ai （2）其中ni表示在数据集ai中的对象数。
3.1.2 算法的基本过程step1:任意选择k个对象作为初始的类的中心；step2:repeat；step3:根据类中的平均值,将每个数据点 (重新)赋给最相近的类；step4:更新类的平均值；step5:until不再发生变化,即没有对象进行被重新分配时过程结束。
3.1.3 算法代码分析k均值聚类算法的代码分析过程如下首先调用clust_normalize（）函数将数据集标准化具体过程如下data=clust_normalize(data,range);下面是对k均值算法的初始化if max(size(param.c))==1,c = param.c;index=randperm(n);v=x(index(1:c),:);v = v + 1e-10;v0=x(index(1:c)+1,:);v0 = v0 - 1e-10;elsev = param.c;c = size(param.c,1);index=randperm(n);v0=x(index(1:c)+1,:);v0 = v0 + 1e-10;enditer = 0;接着是迭代求解直到满足要求的解或者达到最大的迭代值while prod(max(abs(v - v0))),iter = iter +1;v0 = v;for i = 1:c这里是用来计算欧氏距离dist(:,i) = sum([(x - repmat(v(i,:),n,1)).^2],2);end下面将分类结果赋值[m,label] = min(dist);distout=sqrt(dist);下面计算分类中心for i = 1:cindex=find(label == i);if ~isempty(index)v(i,:) = mean(x(index,:));elseind=round(rand*n-1);v(i,:)=x(ind,:);endf0(index,i)=1;endj(iter) = sum(sum(f0.*dist));if param.visclfhold onplot(v(:,1),v(:,2),ro)colors={r. gx b+ ys md cv k. r* g* b* y* m* c* k* }; for i=1:c index = find(label == i);if ~isempty(index)dat=x(index,:);plot(dat(:,1),dat(:,2),colors{i})endendhold offpause(0.1)endend保存求解结果result.cluster.v = v;result.data.d = distout;计算划分矩阵f0=zeros(n,c);for i=1:cindex=find(label == i);f0(index,i)=1;endresult.data.f=f0;result.iter = iter;result.cost = j;3.1.4 实验配置实验过程配置比较简单只需按照如下介绍即可。