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MATLAB 数据挖掘

  • matlab编程k均值算法输入二维的数据得到聚类源码程序
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path_data = './数据/*.txt';   % 数据存放的路径
allTexts = dir(path_data);    % 加载数据文件夹里面所有txt的信息
txtNum = numel(allTexts);     % 数据文件夹中txt的总数目
eachSampleNum = 200;          % 每个样本拥有的数据量
allData = [];                 % 存放所有的8个样本里面的1600个数据

% 把8个txt里面的数据一个一个加载进来,然后存到allData里面
disp('正在加载数据')
for i = 1:txtNum
    temp = load(['./数据/',allTexts(i).name]);
    allData = [allData; temp(:)];
end

%%
clusterNum = 8;  % 聚类的总数目

% 下面进行Kmeans聚类,allData是个1600x1的向量
% 1-200, 201-400,...1401-1600分别属于8个类的数据
% IDX也是一个1600x1的向量,存放对1600个点每个点的聚类类别索引
IDX = kmeans(allData, clusterNum);

figure,title('原始数据的分布')
plot(allData(1:200,1), 'r.','MarkerSize', 6)
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