matlab练习程序（k-means聚类） （转载，原文代码有点问题，这是修改版）

https://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/24/3040883.html
来自这篇博客

来个matlab的trick
matlab里也有现成的kmeans函数

来个matlab的trick
三维数组大小为[1004，417，200]
想将200这一维上的数据求平均然后放入数组B
B=mean(A,3);
这么写

https://www.cnblogs.com/lihanlin/p/12582019.html KMeans优化思路

https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4054583.html Matlab实现K-Means聚类算法

不管三七二十一，这里的例子是
300个三维空间点，进行3聚类
数据产生的很有技巧，很有人为性，很有规律罢了
KMeans是无监督学习
算法流程如下

main.m

clear all;
close all;
clc;

%第一类数据
mu1=[0 0 0];  %均值
S1=[0.3 0 0;0 0.35 0;0 0 0.3];  %协方差
data1=mvnrnd(mu1,S1,100);   %产生高斯分布数据

%%第二类数据
mu2=[1.25 1.25 1.25];
S2=[0.3 0 0;0 0.35 0;0 0 0.3];
data2=mvnrnd(mu2,S2,100);

%第三个类数据
mu3=[-1.25 1.25 -1.25];
S3=[0.3 0 0;0 0.35 0;0 0 0.3];
data3=mvnrnd(mu3,S3,100);

%显示数据
figure(1);
plot3(data1(:,1),data1(:,2),data1(:,3),'+');
hold on;
plot3(data2(:,1),data2(:,2),data2(:,3),'r+');
plot3(data3(:,1),data3(:,2),data3(:,3),'g+');
grid on;

%三类数据合成一个不带标号的数据类
data=[data1;data2;data3];   %这里的data是不带标号的

%k-means聚类
[u re]=KMeans(data,3);  %最后产生带标号的数据，标号在所有数据的最后，意思就是数据再加一维度
[m n]=size(re);

%最后显示聚类后的数据
figure(2);
%hold on;
for i=1:m 
    if re(i,4)==1   
         plot3(re(i,1),re(i,2),re(i,3),'ro'); 
         hold on;
    elseif re(i,4)==2
         plot3(re(i,1),re(i,2),re(i,3),'go'); 
         hold on;
    else 
         plot3(re(i,1),re(i,2),re(i,3),'bo'); 
         hold on;
    end
end
plot3(u(1,1),u(1,2),u(1,3),'r*');
plot3(u(2,1),u(2,2),u(2,3),'g*');
plot3(u(3,1),u(3,2),u(3,3),'b*');
grid on;

KMeans.m

%N是数据一共分多少类
%data是输入的不带分类标号的数据
%u是每一类的中心
%re是返回的带分类标号的数据
function [u re]=KMeans(data,N)   
    [m n]=size(data);   %m是数据个数，n是数据维数
    ma=zeros(n);        %每一维最大的数
    mi=zeros(n);        %每一维最小的数
    u=zeros(N,n);       %随机初始化，最终迭代到每一类的中心位置
    for i=1:n
       ma(i)=max(data(:,i));    %每一维最大的数
       mi(i)=min(data(:,i));    %每一维最小的数
       for j=1:N
            u(j,i)=ma(i)+(mi(i)-ma(i))*rand();  %随机初始化，不过还是在每一维[min max]中初始化好些
       end      
    end
   
    while 1
        pre_u=u;            %上一次求得的中心位置
        for i=1:N
            tmp{i}=[];      % 公式一中的x(i)-uj,为公式一实现做准备
            for j=1:m
                tmp{i}=[tmp{i};data(j,:)-u(i,:)];
            end
        end
        
        quan=zeros(m,N);
        for i=1:m        %公式一的实现
            c=[];
            for j=1:N
                c=[c norm(tmp{j}(i,:))];
            end
            [junk index]=min(c);
            quan(i,index)=norm(tmp{index}(i,:));           
        end
        
        for i=1:N            %公式二的实现
           for j=1:n
                u(i,j)=sum(quan(:,i).*data(:,j))/sum(quan(:,i));
           end           
        end
        
        if norm(pre_u-u)<0.1  %不断迭代直到位置不再变化
            break;
        end
    end
    
    re=[];
    for i=1:m
        tmp=[];
        for j=1:N
            tmp=[tmp norm(data(i,:)-u(j,:))];
        end
        [junk index]=min(tmp);
        re=[re;data(i,:) index];
    end
    
end