改进C均值聚类算法

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K均值改进聚类

五.结果分析
ww4 = 1至6列 1739.9 1756.8 1675.2 1652 2396 1515 1 3 7 至 12 列 1680.7 1651.5 1575.8 1713.3 1725.1 1570.4 21 26 13 至 18 列 1597 1598.9 1921.5 1921.1 2126.8 1623.3 40 41 19 至 20 列 1817.4 1860.5 1927.4 1782.9 2328.8 1875.1 58 59
四.matlab算法程序介绍
x=[x(1:3,:);x(5,:)]; xx=[mean(x1,2),mean(x2,2),mean(x3,2),mean(x4,2)]; xxx=ones(3,4); j=0; while xx～=xxx xx=xxx; %迭代求解聚类中心 d1=[]; d2=[]; d3=[]; d4=[]; for i=1:size(z,2) d1=[d1,round(1000*sum((x(1:3,i)mean(x1,2)).^2))/1000]; d2=[d2,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x2,2)).^2))/1000]; d3=[d3,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x3,2)).^2))/1000]; d4=[d4,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x4,2)).^2))/1000]; end d1,d2,d3,d4 %d1,d2,d3,d4 %这四组数据分别存储了49个点分别与四个聚类中心的距离
四.matlab算法程序介绍
ww1=[];ww2=[];ww3=[];ww4=[]; %取与聚类中心最近的那个点，并将其归入相应类 for i =1:size(z,2) if min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d1(i) ww1=[ww1,x(:,i)]; elseif min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d2(i) ww2=[ww2,x(:,i)]; elseif min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d3(i) ww3=[ww3,x(:,i)]; else ww4=[ww4,x(:,i)]; end end x1=ww1(1:3,:); x2=ww2(1:3,:); x3=ww3(1:3,:);

基于改进的最大熵均值聚类方法在文本分类中的应用

ｆ
其中：＝，≤ ≤ ， ≤ｍｃｌ＊１１ｃ１ ∑ ；是类数目；是权重指数。卢
通过拉格朗日乘子法，以得到最小化目标函数Ｊｕ可（，，
埘）的必要条件如下¨ ：
舌ｕ
舌ｕ嚣
（Ｉ蔚一Ｉ ×
（４）１
意地添加了一些假设信息，而这些假设信息通常是没有依据的。所以，照最大熵原则所得到的估计是在有限信息条件下按
ＺＨＡＮＧＡｉｋ．０
（ｉｈｕＶｃｔｎｌｅｎｌｉｌｏｅｅｉｈｕＧｎｘ４０６ｈｎ）Ｌｕｏｏａｉａｃｏｏｃｌｇ，Ｌｕｏｎｇｉ５０，ＣｉｚｏＴｈｇａＣｌｚａ５ａ
ＡｂｔａｔＩｉｗｏｅｔｄｔｎｌｔｘｌｓｉｃｔｎａｇｒｈｈｓｔｅｐｏｌｍｓｏｅｃａａｔｒｔｓｈｖｎａｎｕｎｅｓｒｃ：ｎｖｅｆｔｒｉｏａｅｔｃａｓｉａｉｌｏｉｍａｈｒｂｅｆｔｈｒｃｅｓｉａｉｇｓｍｅｉｆｅｅｈａｉｆｏｔｈｉｃｌ
ｃｕｔｒｇａｇｒｈａｄｔｅｍａｉｍｎｒｐｌｏｔｍ，ｅｈｎｏｎｒｐｓａｍａｉｍｎｒｐｄｌｉｈａｇｔｆｎ — ｌｓｉｌｏｉｍｎｈｘｍｕｅｔｏｙａｇｒｈｓｔＳａｎｎｅｔｙａｘｍｕｅｔｙｍｏｅｔｅｔｒｅｕｃｅｎｔｉｏｏｎｔｎ。ｓｌｅｌｓｉｅＦｓｆｘｒｓｉｎ。ａｄｔｅｓｄｔｅＣｍｅｎｌｓｅｎｌｏｉｍｅｏｔｌｅｔｒｓｆｒｃａｓ．ｉｏｉｉｄｃａｓｆｒｆＩｐｅｓｍｐｆｉｉｏｎｏｅｏｎｎｕｅｈ．ａｓｃｕｔｒｇａｇｒｈｔｔｐｉａｕｅｌｓｉｈｉｔｏｈｍａｆｏｆａｉｎｉｔ．Ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｔｓｏｔａ．ｃｍｐｒｄｗｔａｉｏａｅｔｌｓｉｃｔｎｍｅｈｄ．ｔｅｐｏｏｅｔｏａｓｃｏｈｉｌｔｅｕｓｈｗｔｏａｅｉｔｄｔｎｌｘａｓｉａｉｔｏｓｈｒｐｓｄｍｅｈｄｃｎｆｔｏｌｈｈｒｉｔｃｆｏａｏｔｉｈｐｉｌｃａｓｆａｉｎｆａｕｅｓｂｅ．ｇｅｔｍｐｏｅｔｅａｃｒｃｆｔｘｌｓｉｃｔｎｂａｎｔｅｏｔｍａｌｓｉｃｔｅｔｒｕｓｔｒａｌｉｒｖｈｃｕａｙｏｅｔｃａｓｆａｉ．ｉｏｙｉｏＫｅｒｓｅｔｌｓｉｃｔｎ；ｍａｉｍｎｒｐｙｗｏｄ：ｔｘａｓｉａｉｃｆｏｘｍｕｅｔｙ；Ｃｍｅｎｌｓｅｎ；ｆａｕｅｓｌｃｉｎｏ — ａｓｃｕｔｒｇｅｔｒｅｅｔｉｏ

改进的模糊C-均值聚类方法

ＡｂｔａｔＡｔｏｆｆｚｙｃｕｔｒｇｂｓｄｏｅｅｉｌｏｉｍｓｉｐｏｏｅｉｐｐｒＴｉｍｅｏｓｒｃｍｅｈｄｏｚｌｓｅｉａｅｎｇｎｔａｇｒｔｕｎｃｈｓｒｐｓｄｉｔｓａｅ￣ｈｓｎｈｔｄｈ
ｈｓｔｅｌｉｔｎｏｏｖｒｉｇｔｌｏａｎｉｉｓａｏｔｎｕｔＯ。ｏｅｉｔｒｅａｅｅｅｈｉｕａｌｉｔｉｆｃｎｅｇｎｏｔｅｌｃｌｆｔｉｌｉ。ｉｏｒｍｅｌｄｓｍｅｒｌｔｄｋｙｔｃｎｑｅ１ｍａｏ１ｉｎｅｍｐｎ１ｎｐｏｌｍｓｓｃｎｏｉｇｍｅｏ，ｅｅｉｐｒｔｒ，ｅｔｉｔｏｄｔｎｆｎｓｎｔｎｆｒｔｅｔｄｔｎｌｅｅｉｒｂｅ，ｕｈａｅｃｄｔｄｇｎｔｏｅａｏｓｒｓｒｎｉｏ，ｔｅｓｕｃｉｏｒｉｏａｎｔｃｓｎｈｃｃｃｉｉｆｏｈａｉｇａｇｒｈ．ｅｆｒｅｆｒｅ．ｐｒｅｔｅｕｔｓｏｔａ１ｔｏａｅｃｌｂｌｐｉｕｐ￣ｌＯｔａｌｏｉｍａｔｒｒｏｍｄＥｘｅｉｎｓｌｈｗ１ｔｌｍｅｈｄＣｓａｈｇｏａｔｍａｙＳ１ｔｔｒｕｈｅｍｒｓｌｔｅｎｒｏｍｌ纺ｅｃｕｔｒｇｒｓｌｅｂａｒ纺ａ纺ｏｅｏｎｙｕｉｇ纺ｅＦｌｓｉｕｔａｅｅｎｅｎｅｓｒｓｆｌｓｏｎＣＭＫｅｗｏｄｙｒｓ

改进的模糊C均值的增量聚类算法

ＣｍｕｒｎｉｅｉｄｐｌａｉｓｏｐｔｇｎｒｇａＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｅｎｎｃｏ
改进的模糊Ｃ均值的增量聚类算法
吴
Ⅵ
佳， Байду номын сангаас 可罗
Ｊａ，ｉＬＵＯＫｅ
长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙４０７１０６
题的聚类方法。在各种聚类算法中，糊Ｃ模均值算法ＦＭ算法）目前（Ｃ是应用比较广泛的算法之一。它通过不断地修改隶属度矩阵以
Ｋｅｒｓｌｓｒａａｓ；ｕｚ－ａｓＦＭ）ａｏｉｍ；ｃｅｎａｃｓｒｇｙｗｏｄ：ｃｔｎｌｉＦｚｙＣＭｅｎ（Ｃｕｅｙｓｌｒｈｉｒｍｅｔｌｌｔｉｇｔｎｕｅｎ
摘
要：ＦＭ算法的缺点，出了一种基于改进的ＦＭ的增量式聚类方法。该算法首先对模糊Ｃ均值算法进行加权，针对Ｃ提Ｃ并将
ＩｓｉｔｆＣｏｕｅｎｍｍｕｉａｏｎｉｅｒｇ，ａｇｈｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＣｈｇｈ１０６，ｉａｎｔｕｅｏｍｐｔｒａｄＣｏｔｎｃｔｎＥｇｎｅｉＣｈｎｓａＵｎｖｒｉｏｃｅｃｉｎｙｎｅｈｏｏｙ，ａｓａ４７Ｃｈｎｎ０
权系数归一化，然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了ＦＭ算法的性能，Ｃ避免了ＦＭ算法的缺陷，Ｃ并能够实现增量式聚类，避免了大量的重复计算，并且不受孤立点的影响。实验表明该算法的有效性。关键词：聚类分析；模糊ｃ均值算法；增量式聚类Ｄ：０３７／ｉｎ１０ —３１０１３０９文章编号：０２８３（０１２－１１０文献标识码：ＯＩ１．８．ｓ．２８３．１．．７ｊｓ０２２３１０－３１２１）３０４－２Ａ中图分类号：Ｐ１Ｔ３１

采用模糊C均值聚类改进模糊综合评判模型

ｉｇｑａｉｅｎｕｌｉｓｔ
摘
要：在对模糊综合评判法进行分析的基础上，出使用ＦＭ算法改进模糊综合评判法的新评价模型，提Ｃ并以在教师教学质量
评价中的应用为例对新模型的效果进行了验证，明了模型的可行性与方法的正确性。说
ＥｎｉｅｒｎａｄＡｐｌａｉｎ，０１，７（６：４ —４．ｇｎｅｉｇｎｐｉｔｓ２１４１）２６２８ｃｏ
ＡｂｔａｔＡｎｌｚｎｈｕｚｏｒｈｎｉｅｅａｕｔｎｍｅｈｄ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｈｅｅａｕｔｎｍｏｅｂｓｎｈｓｒｃ：ａｙｉｇｔｅｆｚｙｃｍｐｅｅｓｖｖｌａｉｔｏｔｉａｅｒｐｓｓｔｅｎｗｖｌａｉｄｌｙｕｉｇｔｅｏｏ
合肥工业大学管理学院，合肥２００３０９
Ｄｅａｔｅｔｏａａｅｎ，ｆｉＵｎｖｒｉｆＴｃｎｌｇＨｅｅ３０９，ｉａｐｒｎｆＭｎｇｍｅｔＨｅｅｉｅｓｔｏｅｈｏｏｙ，ｆｉ２００Ｃｈｎｍｙ
‘
Ｙｕｊ，Ｉｅｈｎ．ｉｇｆｚｙ－ａｓｌｓｅｉｇｔｉｒｖｕｚｏｒｈｎｉｅｅａｕｔｎＥＪｎｉＬＵＹｚｅｇＵｓｕｚＣｍｅｎｃｔｒ０ｍｐｏｅｆｚｙｃｍｐｅｅｓｖｌａｉｍｏｅ．ｏｕｅｅｎｕｎｖｏｄ１ｍｐＦｚ－ａｓＦＭ）ａｇｒｈｆｚｏｒｈｎｉｅｅａｕｔｎｍｔｏ；ｖｌ￣ｏｆｔａｈｙｗｏｄ：ｕｚｃｔｉ；ｕｚＣＭｅｎ（Ｃｙｕｅｎｙｌｉｍ；ｚｃｍｐｅｅｓｖｌｉｅｈｄｅａｉｎｏｅｃ．ｏｔｕｙｖａｏｕ

《基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法研究及应用》范文

《基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法研究及应用》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。

聚类作为数据挖掘的重要手段之一，被广泛应用于图像处理、模式识别、数据分类等领域。

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种常用的聚类算法，但其存在对初始参数敏感、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法，以提高聚类的准确性和鲁棒性。

二、相关文献综述FCM算法是一种基于划分的聚类算法，通过优化目标函数对数据进行聚类。

然而，FCM算法对初始参数敏感，且容易陷入局部最优。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进方法，如引入遗传算法、模拟退火算法等优化技术，以及引入其他领域的知识进行融合。

然而，这些方法仍然存在计算复杂度高、鲁棒性不够强等问题。

近年来，强化学习在优化领域取得了显著的成果，因此，将强化学习与FCM算法相结合，以提高聚类的准确性和鲁棒性成为了一个值得研究的方向。

三、基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法本文提出的基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法（RL-FCM）主要包括以下步骤：1. 初始化：设定聚类数目、初始化参数等。

2. 强化学习模型构建：构建一个强化学习模型，用于优化FCM算法的参数。

该模型包括状态空间、动作空间和奖励函数等。

3. 状态表示：将数据集表示为强化学习模型的状态空间，每个数据点表示为一个状态。

4. 动作选择：根据当前状态和强化学习模型的策略，选择最优的动作（即FCM算法的参数）。

5. 奖励函数设计：设计一个合理的奖励函数，用于评价当前动作的价值。

该奖励函数应考虑聚类的准确性和鲁棒性等因素。

6. 迭代优化：通过强化学习模型的训练和优化，不断调整FCM算法的参数，以获得更好的聚类效果。

四、实验与分析为了验证RL-FCM算法的有效性，我们进行了大量的实验。

实验数据包括人工合成数据和真实数据集。

实验结果表明，RL-FCM算法在聚类的准确性和鲁棒性方面均优于传统的FCM算法和其他改进方法。

关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进

一
隶属度。＝｛是一个ｎ×ｃ的模糊分割矩Ｕｔ｝ｘ
阵，＝Ｖ，，｝Ａ，是一个Ｓ×ｃ的矩阵。ｍ用来控制分割矩阵的模糊程度，ｍ越大，分类的模糊程度越高，。时，＝ｍ一。一１ｃ实际上已不能提供分类信息；ｍ＝１／，当时， ∈ ［，］算法退化为ＨＣ算法，以ｉｘ０１，Ｍ所ＦＭ实质上是ＨＭ的自然推广。氏距离准则ＣＣ欧适合于类内数据点为超球型分布的情况，ｄ采用不同的距离定义，可将聚类算法用于不同分布类型数据的聚类问题。
别、分析与预测的目的。１７９３年Ｄｎｕｎ提出了
Ｊ＝ ∑ １
１Ｊ＝１
ｌ ∈［，０１］
式中为样本数据点的数目，类别数ｃ为
目，常１＜ｃ＜ｎｍ＞１为一个标量；，通；ｄ（，）＝ｌｉ一＿示数据点，之间的欧氏距】Ｉｘ心
１引言
模糊聚类分析（ＣＦ：
Ｂｌａｅｍｎ和Ｚｄｈ等人在１６ｌａｅ９６年提出的，是它近些年来发展很快的一种分析方法，目的是其对样本进行合理分配，而达到对样本进行判从
离；＝｛，，｝的集合， ∈Ｒ为Ａ，ｃＲ点聚类的中心；ｔ表示数据点属于类中心的ｚ
用于求类中心的迭代问题，算法中没有考虑该

改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法

Ｋｅｒｓｕｚ — ａｓＦＭ）ｃｕｔｒｇ；ｐｎｃｅｓｍｉｏｔｚｔｎＰＯ）；ｅｔｐｙｗｏｄ：ｆｚｙＣｍｅｎ（Ｃｌｓｅｉｎａｉｌｗａｐｉａｉ（Ｓｍｉｏｎｒｙ；ｃｕｔｒｇｅｃｅｃｏｌｓｅｉｆｉｎｙｎｉ
关键词：模糊ｃ均值聚类；粒子群优化；熵；聚类有效性中图分类号：０５１９；ＴＩＰ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）７２２ —３０１３９（０００ — ５００
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０３ｏ：０３６／．ｓ．０１９．０Ｏ０．３ｓ３
有明确的界限，具有非此即 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 的性质，以模糊聚类的概念不所
异，操作较为简单，而且在迭代过程中，粒子运动的思路与人类
决策相似，于理解。另外，Ｇ易在Ａ中，染色体互相共享信息，
第２７巷第７期
２１００年７月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｓａｃｆＣｏｕｅｓｐｉｔｅｅｒｈｏｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ７１２．
Ｊ１０１ｕ．２０
改进的粒子群优化模糊Ｃ均值聚类算法
ｉｒｖｄＰＯａｇｒｈｗａｓ（ｏｏｔｚＣ１ｊｐｐｒｐｏｏｅｅｔｆｚ）Ｃ／ｅｎｌｓｅｉｇａｇｒｔｍｍｐｏｅｍｐｏｅＳｌｏｉｍｓｕｅ］ｔｐｉｅＦＭ．Ｉｓａｅｒｐｓｄａｎ｝ｕｚ，一ｌａｓｃｕｔｒｌｏｈＩｒｖｄｔｍｉｈ／ｎｉＰ０ＦＭｎｏｓｔｔｄａｃｕｔｒｇｅｆｉｎｙｆｎｔｎｂｓｄｏｈｎｏｎｒｐｖｌａｅｔｅｐｒｒｎｅｏｌｓｅｉｇａ．ＳＣａｄｃｎｔｕｅｌｓｅｉｆｃｅｃｕｏｉａｅｎＳａｎｎｅｔｙｔｅａｕｔｈｅｆｍａｃｆｕｔｒ１ｉｎｉｏｏｏｏｃｎ

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改进C 均值聚类算法C 均值算法属于聚类技术中一种基本的划分方法,具有简单、快速的优点。

其基本思想是选取c 个数据对象作为初始聚类中心,通过迭代把数据对象划分到不同的簇中,使簇内部对象之间的相似度很大,而簇之间对象的相似度很小。

对C 均值算法的初始聚类中心选择方法进行了改进,提出了一种从数据对象分布出发动态寻找并确定初始聚类中心的思路以及基于这种思路的改进算法。

1、C-均值聚类算法① 给出n 个混合样本，令1=I ，表示迭代运算次数，选取c 个初始聚合中心)1(j Z ，c j ,...,2,1=；② 计算每个样本与聚合中心的距离))(,(I Z x D j k ，n k ,....,2,1=，c j ,...,2,1=。

若},...,2,1)),(,({min ))(,(,...,2,1n k I Z x D I Z x D j k cj i k ===，则i k w x ∈。

③ 计算c 个新的集合中心：∑==+jn k j kjj xn I Z 1)(1)1(，c j ,...,2,1=。

④ 判断：若)()1(I Z I Z j j ≠+，c j ,...,2,1=，则1+=I I ，返回②，否则算法结束。

2、C-均值改进算法的思想在C-均值算法中,选择不同的初始聚类中心会产生不同的聚类结果且有不同的准确率,此方法就是如何找到与数据在空间分布上尽可能相一致的初始聚类中心。

对数据进行划分,最根本的目的是使得一个聚类中的对象是相似的,而不同聚类中的对象是不相似的。

如果用距离表示对象之间的相似性程度,相似对象之间的距离比不相似对象之间的距离要小。

如果能够寻找到C 个初始中心,它们分别代表了相似程度较大的数据集合,那么就找到了与数据在空间分布上相一致的初始聚类中心。

目前，初始聚类中心选取的方法有很多种，在此仅介绍两种： 1）基于最小距离的初始聚类中心选取法其主要思想：(1) 计算数据对象两两之间的距离;(2) 找出距离最近的两个数据对象,形成一个数据对象集合A1 ,并将它们从总的数据集合U 中删除;(3) 计算A1 中每一个数据对象与数据对象集合U 中每一个样本的距离,找出在U 中与A1 中最近的数据对象,将它并入集合A1 并从U 中删除, 直到A1 中的数据对象个数到达一定阈值;(4) 再从U 中找到样本两两间距离最近的两个数据对象构成A2 ,重复上面的过程,直到形成k 个对象集合;(5) 最后对k 个对象集合分别进行算术平均,形成k 个初始聚类中心。

这种方法和Huffman 算法一样。

后一种算法介绍是是基于最小二叉树的方法，看起来比较费劲。

算法：(1) 计算任意两个数据对象间的距离d ( x, y) ,找到集合U中距离最近的两个数据对象,形成集合Am (1≤m≤k) ,并从集合U中删除这两个对象;(2) 在U中找到距离集合Am最近的数据对象,将其加入集合Am,并从集合U中删除该对象;(3) 重复(2)直到集合中的数据对象个数大于等于a3 n /k ( 0 < a≤1) ;(4) 如果m < k,则m←m + 1,再从集合U中找到距离最近的两个数据对象,形成新的集合Am, (1≤m≤k) ,并从集合U中删除这两个数据对象,返回(2)执行;(5) 将最终形成的k个集合中的数据对象分别进行算术平均,从而形成k个初始聚类中心。

从这c个初始聚类中心出发,应用c均值聚类算法形成最终聚类。

2)基于取样思想的改进C均值算法首先对样本数据采用K-means算法进行聚类，产生一组聚类中心。

然后将这组聚类中心作为初始聚类中心，在采用K-means算法进行聚类。

在此，也可以在第一步中，对样本数据采用K-means算法进行n次聚类运算，每次产生一组聚类中心，对n组聚类中心进行算术平均，从而得到c组初始聚类中心。

基于取样思想的改进C均值算法程序：function yy=Kmeans2()data=[1739.94 1675.15 2395.96 \\样本空间373.3 3087.05 2429.471756.77 1652 1514.98864.45 1647.31 2665.9222.85 3059.54 2002.33877.88 2031.66 3071.181803.58 1583.12 2163.052352.12 2557.04 1411.53401.3 3259.94 2150.98363.34 3477.95 2462.861571.17 1731.04 1735.33104.8 3389.83 2421.83499.85 3305.75 2196.222297.28 3340.14 535.622092.62 3177.21 584.321418.79 1775.89 2772.91845.59 1918.81 2226.492205.36 3243.74 1202.692949.16 3244.44 662.421692.62 1867.5 2108.971680.67 1575.78 1725.12802.88 3017.11 1984.98 172.78 3084.49 2328.65 2063.54 3199.76 1257.21 1449.58 1641.58 3405.12 1651.52 1713.28 1570.38 341.59 3076.62 2438.63 291.02 3095.68 2088.95 237.63 3077.78 2251.96 1702.8 1639.79 2068.74 1877.93 1860.96 1975.3 867.81 2334.68 2535.1 1831.49 1713.11 1604.68 460.69 3274.77 2172.99 2374.98 3346.98 975.31 2271.89 3482.97 946.7 1783.64 1597.99 2261.31 198.83 3250.45 2445.08 1494.63 2072.59 2550.51 1597.03 1921.52 2126.76 1598.93 1921.08 1623.33 1243.13 1814.07 3441.07 2336.31 2640.26 1599.63 354 3300.12 2373.61 2144.47 2501.62 591.51 426.31 3105.29 2057.8 1507.13 1556.89 1954.51 343.07 3271.72 2036.94 2201.94 3196.22 935.53 2232.43 3077.87 1298.87 1580.1 1752.07 2463.04 1962.4 1594.97 1835.95 1495.18 1957.44 3498.02 1125.17 1594.39 2937.73 24.22 3447.31 2145.01 1269.07 1910.72 2701.97 1802.07 1725.81 1966.35 1817.36 1927.4 2328.79 1860.45 1782.88 1875.13 ];[IDX,C] = kmeans(data,4);Cy=[1:59];z=[data,IDX]';x=[z;y];x1=[];x2=[];x3=[];x4=[];for i =1:59if x(4,i)==1x1=[x1,x(:,i)];elseif x(4,i)==2x2=[x2,x(:,i)];elseif x(4,i)==3x3=[x3,x(:,i)];else x(4,i)==4x4=[x4,x(:,i)];endendformat short gx1=C(1,:)';x2=C(2,:)';x3=C(3,:)';x4=C(4,:)';x=[x(1:3,:);x(5,:)];xx=[mean(x1,2),mean(x2,2),mean(x3,2),mean(x4,2)];xxx=ones(3,4);j=0;zwhile xx~=xxxxx=xxx;d1=[]; d2=[]; d3=[]; d4=[];for i=1:size(z,2) d1=[d1,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x1,2)).^2))/1000];d2=[d2,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x2,2)).^2))/1000];d3=[d3,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x3,2)).^2))/1000];d4=[d4,round(1000*sum((x(1:3,i)-mean(x4,2)).^2))/1000];endd1,d2,d3,d4ww1=[];ww2=[];ww3=[];ww4=[];for i =1:size(z,2)if min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d1(i)ww1=[ww1,x(:,i)];elseif min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d2(i)ww2=[ww2,x(:,i)];elseif min([d1(i),d2(i),d3(i),d4(i)])==d3(i)ww3=[ww3,x(:,i)];elseww4=[ww4,x(:,i)];endendx1=ww1(1:3,:);x2=ww2(1:3,:);x3=ww3(1:3,:);x4=ww4(1:3,:);xxx=[mean(x1,2),mean(x2,2),mean(x3,2),mean(x4,2)]yyy=xxx'endww1ww2ww3ww4plot3(ww1(1,:),ww1(2,:),ww1(3,:),'s',ww2(1,:),ww2(2,:),ww2(3,:),'*',ww3(1,:),ww3(2,:),ww3(3,:),'o',ww4(1,:),ww 4(2,:),ww4(3,:),'*')grid运行结果：C =1733.2 1735.6 1976.22332.7 3078.9 1075.91210.6 1878 2957.9300.97 3222.8 2250.2ww1 =Columns 1 through 111739.9 1756.8 1803.6 1571.2 1845.6 1692.6 1680.7 1651.5 1702.8 1877.9 1831.51675.2 1652 1583.1 1731 1918.8 1867.5 1575.8 1713.3 1639.8 1861 1713.12396 1515 2163.1 1735.3 2226.5 2109 1725.1 1570.4 2068.7 1975.3 1604.71 3 7 11 17 20 21 26 30 31 33Columns 12 through 201783.6 1597 1598.9 1507.1 1580.1 1962.4 1802.1 1817.4 1860.51598 1921.5 1921.1 1556.9 1752.1 1595 1725.8 1927.4 1782.92261.3 2126.8 1623.3 1954.5 2463 1836 1966.3 2328.8 1875.137 40 41 47 51 52 57 58 59ww2 =Columns 1 through 112352.1 2297.3 2092.6 2205.4 2949.2 2802.9 2063.5 2375 2271.9 2336.3 2144.5 2557 3340.1 3177.2 3243.7 3244.4 3017.1 3199.8 3347 3483 2640.3 2501.6 1411.5 535.62 584.32 1202.7 662.42 1985 1257.2 975.31 946.7 1599.6 591.51 8 14 15 18 19 22 24 35 36 43 45Columns 12 through 132201.9 2232.43196.2 3077.9935.53 1298.949 50ww3 =864.45 877.88 1418.8 1449.6 867.81 1494.6 1243.1 1495.2 1125.2 1269.11647.3 2031.7 1775.9 1641.6 2334.7 2072.6 1814.1 1957.4 1594.4 1910.72665.9 3071.2 2772.9 3405.1 2535.1 2550.5 3441.1 3498 2937.7 27024 6 16 25 32 39 42 53 54 56ww4 =Columns 1 through 11373.3 222.85 401.3 363.34 104.8 499.85 172.78 341.59 291.02 237.63 460.69 3087.1 3059.5 3259.9 3477.9 3389.8 3305.8 3084.5 3076.6 3095.7 3077.8 3274.8 2429.5 2002.3 2151 2462.9 2421.8 2196.2 2328.7 2438.6 2088.9 2252 2173 2 5 9 10 12 13 23 27 28 29 34Columns 12 through 16198.83 354 426.31 343.07 24.223250.4 3300.1 3105.3 3271.7 3447.32445.1 2373.6 2057.8 2036.9 214538 44 46 48 55。