K-means演算法的matlab程式 在“K-means演算法的matlab程式（初步）”這篇文章中已經用matlab程式對iris資料庫進行簡單的實現，下麵的程式最終的目的是求準確度。 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.採用iris數 ...
K-means演算法的matlab程式
在“K-means演算法的matlab程式（初步）”這篇文章中已經用matlab程式對iris資料庫進行簡單的實現，下麵的程式最終的目的是求準確度。
作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
1.採用iris資料庫
iris_data.txt
5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4 1.4 0.3 5 3.4 1.5 0.2 4.4 2.9 1.4 0.2 4.9 3.1 1.5 0.1 5.4 3.7 1.5 0.2 4.8 3.4 1.6 0.2 4.8 3 1.4 0.1 4.3 3 1.1 0.1 5.8 4 1.2 0.2 5.7 4.4 1.5 0.4 5.4 3.9 1.3 0.4 5.1 3.5 1.4 0.3 5.7 3.8 1.7 0.3 5.1 3.8 1.5 0.3 5.4 3.4 1.7 0.2 5.1 3.7 1.5 0.4 4.6 3.6 1 0.2 5.1 3.3 1.7 0.5 4.8 3.4 1.9 0.2 5 3 1.6 0.2 5 3.4 1.6 0.4 5.2 3.5 1.5 0.2 5.2 3.4 1.4 0.2 4.7 3.2 1.6 0.2 4.8 3.1 1.6 0.2 5.4 3.4 1.5 0.4 5.2 4.1 1.5 0.1 5.5 4.2 1.4 0.2 4.9 3.1 1.5 0.2 5 3.2 1.2 0.2 5.5 3.5 1.3 0.2 4.9 3.6 1.4 0.1 4.4 3 1.3 0.2 5.1 3.4 1.5 0.2 5 3.5 1.3 0.3 4.5 2.3 1.3 0.3 4.4 3.2 1.3 0.2 5 3.5 1.6 0.6 5.1 3.8 1.9 0.4 4.8 3 1.4 0.3 5.1 3.8 1.6 0.2 4.6 3.2 1.4 0.2 5.3 3.7 1.5 0.2 5 3.3 1.4 0.2 7 3.2 4.7 1.4 6.4 3.2 4.5 1.5 6.9 3.1 4.9 1.5 5.5 2.3 4 1.3 6.5 2.8 4.6 1.5 5.7 2.8 4.5 1.3 6.3 3.3 4.7 1.6 4.9 2.4 3.3 1 6.6 2.9 4.6 1.3 5.2 2.7 3.9 1.4 5 2 3.5 1 5.9 3 4.2 1.5 6 2.2 4 1 6.1 2.9 4.7 1.4 5.6 2.9 3.6 1.3 6.7 3.1 4.4 1.4 5.6 3 4.5 1.5 5.8 2.7 4.1 1 6.2 2.2 4.5 1.5 5.6 2.5 3.9 1.1 5.9 3.2 4.8 1.8 6.1 2.8 4 1.3 6.3 2.5 4.9 1.5 6.1 2.8 4.7 1.2 6.4 2.9 4.3 1.3 6.6 3 4.4 1.4 6.8 2.8 4.8 1.4 6.7 3 5 1.7 6 2.9 4.5 1.5 5.7 2.6 3.5 1 5.5 2.4 3.8 1.1 5.5 2.4 3.7 1 5.8 2.7 3.9 1.2 6 2.7 5.1 1.6 5.4 3 4.5 1.5 6 3.4 4.5 1.6 6.7 3.1 4.7 1.5 6.3 2.3 4.4 1.3 5.6 3 4.1 1.3 5.5 2.5 4 1.3 5.5 2.6 4.4 1.2 6.1 3 4.6 1.4 5.8 2.6 4 1.2 5 2.3 3.3 1 5.6 2.7 4.2 1.3 5.7 3 4.2 1.2 5.7 2.9 4.2 1.3 6.2 2.9 4.3 1.3 5.1 2.5 3 1.1 5.7 2.8 4.1 1.3 6.3 3.3 6 2.5 5.8 2.7 5.1 1.9 7.1 3 5.9 2.1 6.3 2.9 5.6 1.8 6.5 3 5.8 2.2 7.6 3 6.6 2.1 4.9 2.5 4.5 1.7 7.3 2.9 6.3 1.8 6.7 2.5 5.8 1.8 7.2 3.6 6.1 2.5 6.5 3.2 5.1 2 6.4 2.7 5.3 1.9 6.8 3 5.5 2.1 5.7 2.5 5 2 5.8 2.8 5.1 2.4 6.4 3.2 5.3 2.3 6.5 3 5.5 1.8 7.7 3.8 6.7 2.2 7.7 2.6 6.9 2.3 6 2.2 5 1.5 6.9 3.2 5.7 2.3 5.6 2.8 4.9 2 7.7 2.8 6.7 2 6.3 2.7 4.9 1.8 6.7 3.3 5.7 2.1 7.2 3.2 6 1.8 6.2 2.8 4.8 1.8 6.1 3 4.9 1.8 6.4 2.8 5.6 2.1 7.2 3 5.8 1.6 7.4 2.8 6.1 1.9 7.9 3.8 6.4 2 6.4 2.8 5.6 2.2 6.3 2.8 5.1 1.5 6.1 2.6 5.6 1.4 7.7 3 6.1 2.3 6.3 3.4 5.6 2.4 6.4 3.1 5.5 1.8 6 3 4.8 1.8 6.9 3.1 5.4 2.1 6.7 3.1 5.6 2.4 6.9 3.1 5.1 2.3 5.8 2.7 5.1 1.9 6.8 3.2 5.9 2.3 6.7 3.3 5.7 2.5 6.7 3 5.2 2.3 6.3 2.5 5 1.9 6.5 3 5.2 2 6.2 3.4 5.4 2.3 5.9 3 5.1 1.8View Code
iris_id.txt
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2View Code
2.matlab源程式：
My_Kmeans.m
function label_1=My_Kmeans(K)
%輸入K：聚類數
%輸出：label_1:聚的類, para_miu_new:聚類中心μ
format long
eps=1e-15; %定義迭代終止條件的eps
data=dlmread('E:\www.cnblogs.comkailugaji\data\iris\iris_data.txt');
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%對data做最大-最小歸一化處理
[data_num,data_dim]=size(data);
X=zeros(data_num,data_dim);
data_min=min(min(data));
data_max=max(max(data));
for j=1:data_dim
for i=1:data_num
X(i,j)=(data(i,j)-data_min)/(data_max-data_min);
end
end
[X_num,~]=size(X);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%隨機初始化K個聚類中心
rand_array=randperm(X_num); %產生1~X_num之間整數的隨機排列
para_miu_new=X(rand_array(1:K),:); %隨機排列取前K個數，在X矩陣中取這K行作為初始聚類中心
responsivity=zeros(X_num,K);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%K-means演算法
while true
para_miu=para_miu_new; %上一步的聚類中心
%歐氏距離，計算（X-para_miu）^2=X^2+para_miu^2-2*X*para_miu'，矩陣大小為X_num*K
distant=repmat(sum(X.*X,2),1,K)+repmat(sum(para_miu.*para_miu,2)',X_num,1)-2*X*para_miu';
%返回distant每行最小值所在的下標
[~,label_1]=min(distant,[],2);
%構建隸屬度矩陣X_num*K
for i=1:X_num
for j=1:K
responsivity(i,j)=isequal(j,label_1(i));
end
end
R_k=sum(responsivity,1); %分母,第k類的個數,1*k的矩陣
para_miu_new=diag(1./R_k)*responsivity'*X; %更新參數miu(聚類中心)
if norm(para_miu_new-para_miu)<=eps
break;
end
end
succeed.m
function accuracy=succeed(K,id)
%輸入K：聚的類，id：訓練後的聚類結果，N*1的矩陣
N=size(id,1); %樣本個數
p=perms(1:K); %全排列矩陣
p_col=size(p,1); %全排列的行數
new_label=zeros(N,p_col); %聚類結果的所有可能取值，N*p_col
num=zeros(1,p_col); %與真實聚類結果一樣的個數
real_label=dlmread('E:\www.cnblogs.comkailugaji\data\iris\iris_id.txt');
%將訓練結果全排列為N*p_col的矩陣，每一列為一種可能性
for i=1:N
for j=1:p_col
for k=1:K
if id(i)==k
new_label(i,j)=p(j,k)-1;
end
end
end
end
%與真實結果比對，計算精確度
for j=1:p_col
for i=1:N
if new_label(i,j)==real_label(i)
num(j)=num(j)+1;
end
end
end
accuracy=max(num)/N;
Eg_Kmeans.m
function ave_acc_kmeans=Eg_Kmeans(K,max_iter)
%輸入K:聚的類，max_iter是最大迭代次數
%輸出ave_acc_kmeans：迭代max_iter次之後的平均準確度
s=0;
for i=1:max_iter
label_1=My_Kmeans(K);
accuracy=succeed(K,label_1);
s=s+accuracy;
end
ave_acc_kmeans=s/max_iter;
3.結果
>> ave_acc_kmeans=Eg_Kmeans(3,50) ave_acc_kmeans = 0.826133333333333
