k-modes演算法主要用於分類資料，如 國籍，性別等特徵。
距離使用漢明距離，即有多少對應特徵不同則距離為幾。
中心點計算為，選擇眾數作為中心點。
主要功能：
隨機初始化聚類中心，計算聚類。
選擇每次聚類次數，選擇最佳聚類初始化。
kmodes.m**
function [cx,cost] =kmodes(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] =kmodes1(k,data);
for i = 2
:num
[cx1,min] =kmodes1(k,data);
if mincost =min;
cx =cx1;
endend
endfunction [cx,cost] =kmodes1(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
);end
function [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%漢明距離
[m,i] = min(sum((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%眾數為聚類中心
centroids(i,:) = mode(data(cx==i,:));
endend
main.m
%生成分類資料集data = randi(3,40,2
);%生成最佳聚類
k = 3
;[cx,cost] = kmodes(k,data,10);
執行main.m，返回聚類的代價值。與聚類結果。cx存了每個樣本點屬於第幾類。
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