怎么样用matlab代码进行kmeans聚类效果评价
66浏览 · 2023-12-23 14:04:23
您可以使用Silhouette Coefficient评估k-means[聚类](https://geek.csdn.net/educolumn/5addd310d23f5f482bc6ca11d02ba845?spm=1055.2569.3001.10083)的效果。Silhouette Coefficient是一种评估[聚类](https://geek.csdn.net/educolumn/5addd310d23f5f482bc6ca11d02ba845?spm=1055.2569.3001.10083)分配的质量的方法，范围从-1到1，值越高表示[聚类](https://geek.csdn.net/educolumn/5addd310d23f5f482bc6ca11d02ba845?spm=1055.2569.3001.10083)的效果越好。在MATLAB中，您可以使用silhouette[[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/2319d2a62911adc34b96ea572d8225a2?spm=1055.2569.3001.10083)](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)来计算Silhouette Coefficient。
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以下是使用MATLAB画Kmeans聚类图的示例代码：
% 生成数据
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);
randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
% 执行Kmeans聚类
[idx, C] = kmeans(data,2);
% 绘制聚类图
figure;
scatter(data(idx==1,1),data(idx==1,2),'r');
hold on;
scatter(data(idx==2,1),data(idx==2,2),'b');
scatter(C(:,1),C(:,2),'kx','LineWidth',3);
legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids');
title('Kmeans Clustering');
该代码将生成一个包含两个聚类的散点图，其中红色表示第一个聚类，蓝色表示第二个聚类，黑色的十字表示聚类中心。
以下是MATLAB手写实现kmeans聚类算法的代码：
function [idx, C] = my_kmeans(X, k, max_iter)
% X: 数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个