K medodis聚類演算法MATLAB

國內部落格，上介紹實現的k-medodis方法為：

與k-means演算法類似。只是距離選擇與聚類中心選擇不同。

距離為曼哈頓距離

聚類中心選擇為：依次把乙個聚類中的每乙個點當作當前類的聚類中心，求出代價值最小的點當作當前聚類中心。

維基百科上，實現的方法為pam演算法。

分成k類，把每個點都嘗試當作聚類中心，並求出當前組合聚類中心點組合的代價值。找到總最小代價值的中心點。

國內實現：

kmedoids.m**：

function [cx,cost] =kmedoids(k,data,num)

%生成將data聚成k類的最佳聚類
%k為聚類數目，data為資料集,num為隨機初始化次數
[cx,cost] =kmedoids1(k,data);
for i = 2:num
[cx1,min] =kmedoids1(k,data);
if min
cost =min;
cx =cx1;
endend
endfunction [cx,cost] =kmedoids1(k,data)
%把分類資料集data聚成k類
% [cx,cost] =kmeans(k,data)
%k為聚類數目，data為資料集
%cx為樣本所屬聚類，cost為此聚類的代價值
%選擇需要聚類的數目
%隨機選擇聚類中心
centroids = data(randperm(size(data,1),k),:);
%迭代聚類 
centroids_temp =zeros(size(centroids));
num =0;
while (~isequal(centroids_temp,centroids)&&num<20) 
centroids_temp =centroids;
[cx,cost] =findclosest(data,centroids,k);
centroids =compuecentroids(data,cx,k);
num = num+1;
end% cost = cost/size(data,1);
endfunction [cx,cost] =findclosest(data,centroids,k)
%將樣本劃分到最近的聚類中心
cost =0;
n = size(data,1);
cx = zeros(n,1);
for i = 1:n
%曼哈頓距離
[m,i] = min(sum(abs((data(i,:)-centroids))'
)); cx(i) =i;
cost = cost+m;
endendfunction centroids =compuecentroids(data,cx,k)
%計算新的聚類中心
centroids = zeros(k,size(data,2));
for i = 1:k
%尋找代價值最小的當前聚類中心
temp = data((cx==i),:);
[~,i] =min(sum(squareform(pdist(temp))));
centroids(i,:) =temp(i,:);
endend

%主函式

%生成符合高斯分布的資料
mu = [5,5];
sigma = [16,0;0,16];
sigma1 = [0.5,0;0,0.5];
data = gaussiansample(8,50,mu,sigma,sigma1);
%聚類k = 6;
[cx,cost] = kmedoids(k,data,10);
plotmedoids(data,cx,k);

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