matlab中的K-means算法[关闭]答案

【问题标题】：K-means algorithm in matlab [closed]matlab中的K-means算法[关闭]
【发布时间】：2011-07-20 14:07:13
【问题描述】：

如何在 Matlab 中实现 K-means 算法而不使用 kmeans(X,k) 语法？

实际上问题在于没有实现算法。请看下图：

我实现了大多数网站提供的算法，例如http://en.wikipedia.org/wiki/Kmeans

1. Give initial values to m1 .. mk
2. Assignment with closest mean
3. Update

我设置了 X 的 4 个观测值（200 个样本），我已经知道这 4 个观测值来自 1 个集群。因此，根据算法，上述图像的聚类是可以解释的，但事实并非如此。我认为 4 个初始值不应该随机选择。

我还运行了一些其他源代码，例如http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/matlab_kMeans.htm。推导出同样的结果。您可以从http://www.4shared.com/get/IfwUEUBD/Observation.html 下载我的观察结果并亲自查看结果。

【问题讨论】：

如果你想知道kmeans源代码，在MATLAB的命令提示符下输入type kmeans.m。
@Ata：算法很简单，描述得很好：en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering。您应该能够自己实现它作为练习。如果您对代码有问题，可以寻求帮助，但表明您已经努力......
@Ata：Kmeans算法对初始化很敏感，请看这个相关问题：stackoverflow.com/questions/3657801/…

【解决方案1】：

如果您想实现自己的 k-means 或（无论出于何种原因）不想使用 MATLAB k-means 语法，那么有两种方法：

您可能希望查看以下链接：

【讨论】：

【解决方案2】：

“不使用 kmeans(X,k) 语法”是指不事先指定 k，即簇的数量吗？这是不可能的，因为该算法依赖于提前知道集群的数量。如果您真的想在事先不知道集群数量的情况下执行集群，我会研究另一种算法，例如DBSCAN algorithm。

如果您想要一个已经使用可用源代码实现的 K-means 算法，请查看VLFeat 以获得可靠的实现。语法就是 kmeans(X,k)。

【讨论】：

k 和 X 都指定了。我想知道 k-means 源代码。我检查了 VLFeat。看起来，它是一个与 matlab 兼容的库。我可以找到函数 m 文件的解决方案吗？
VLFeat 实际上是通过 .mex 文件链接到 Matlab 的 C 代码，因此实际上没有任何 matlab 代码可供查看。不过，您可以查看 C 代码以了解发生了什么...