function?group=Kmeans（kmid）
%K均值聚類算法
person=load（‘sample.txt‘‘height‘‘weight‘）;%從文本文件讀入數據放入person結構體中
%?person=person（1:10:）;
num=size（person1）;%獲得person結構體大小
for?i=1:k%賦初始值，劃分為k類，每類只有選定的k個對象中的一個對象，每類的中心為選定的k個對象的值
????class{i}（1）=mid（i）;
????middle（i1）=person（mid（i）1）;
????middle（i2）=person（mid（i）2）;
end

distance=ComputDistance（personmiddlenumk）;%計算每個樣本跟各類中心的距離
temp=cell（size（class））;
flag=isSL（tempclassk）;
while?flag==0%當分類不收斂的時候
????temp=class;
????class=cell（size（temp））;
????for?i=1:num
????????[valueindex]=min（distance（i:））;?%找到每個樣本距離哪個類最近
????????dtemp=[i];
????????class{index}=[class{index}dtemp];??%將該樣本劃分到距離最近的類中
????end
????middle=ComputMid（personclassk）;%重新計算各類中心點
????distance=ComputDistance（personmiddlenumk）;%重新計算各樣本與各類的距離
????flag=isSL（tempclassk）;%判斷當前類有沒有變化
end
celldisp（class）
for?i=1:k
????group{i}=person（class{i}（:）:）;
end

for?i=1:k
covMat=cov（group{i}）;
fprintf（‘第%d類的均值向量為：\n‘i）;
disp（middle（i:））
fprintf（‘第%d類的協方差矩陣為：\n‘i）;
disp（covMat）
end


function?m=ComputMid（personclassk）
%計算各類中心點
%結果返回到m矩陣中
for?i=1:k
????length=size（class{i}1）;
????csum1=0;
????csum2=0;
????for?j=1:length
????????csum1=csum1+person（class{i}（j）1）;
????????csum2=csum2+person（class{i}（j）2）;
????end
????????m（i1）=csum1/length;
????????m（i2）=csum2/length;
%?????m（i1）=sum（person（class{i}（:）1））/size（class{i}1）;
%?????m（i2）=sum（person（class{i}（:）2））/size（class{i}1）;
end

function?d=ComputDistance（personmiddlenumk）
%計算每個樣本跟各類中心的距離
%結果返回到d矩陣中
for?i=1:num
????for?j=1:k
????????d（ij）=sqrt（（person（i1）-middle（j1））.^2+（person（i2）-middle（j2））.^2）;
????end
end

function?flag=isSL（tempclassk）
%判斷當前類有沒有變化即是否收斂
%有變化則返回0，否則返回1
for?i=1:k
????if?size（temp{i}1）==size（class{i}1）
????????for?j=1:size（class{i}1）
????????????if?temp{i}（j）~=class{i}（j）
????????????????flag=0;
????????????????return;
????????????end
????????end
????????flag=1;
????else
????????flag=0;
????????return;
????end
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2257??2011-10-18?11:10??自適應k均值聚類\Kmeans.m

?????目錄??????????0??2011-10-18?11:10??自適應k均值聚類

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????2257????????????????????2