kmeans和cmeans matlab代码

K-means和c-means算法是聚类分析中常用的两种算法，在MATLAB软件中可以通过编写相应的代码来实现这两种算法。

下面将分别介绍K-means算法和c-means算法的原理以及在MATLAB中的实现代码。

一、K-means算法原理及MATLAB代码实现
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其原理主要包括初始化聚类中心、计算样本点到各个聚类中心的距离、更新聚类中心和迭代等步骤。

以下是K-means算法在MATLAB中的实现代码：
1. 初始化聚类中心
```matlab
function [centers] = initCenters(data, k)
centers = data(randperm(size(data, 1), k), :);
end
```
2. 计算样本点到各个聚类中心的距离
```matlab
function [distances] = calculateDistances(data, centers)
distances = pdist2(data, centers, 'euclidean');
end
```
3. 更新聚类中心
```matlab
function [newCenters] = updateCenters(data, labels, k) newCenters = zeros(k, size(data, 2));
for i = 1:k
newCenters(i, :) = mean(data(labels == i, :));
end
end
```
4. 迭代
```matlab
function [labels, centers] = kMeans(data, k, maxIter) centers = initCenters(data, k);
for iter = 1:maxIter
distances = calculateDistances(data, centers);
[~, labels] = min(distances, [], 2);
newCenters = updateCenters(data, labels, k);
if isequal(newCenters, centers)
break;
end
centers = newCenters;
end
end
```
以上即是K-means算法在MATLAB中的实现代码，可以根据实际需求调用相应的函数来进行聚类分析。

二、c-means算法原理及MATLAB代码实现
c-means算法是一种基于模糊聚类的算法，其原理主要包括初始化隶属度矩阵、计算聚类中心、更新隶属度矩阵和迭代等步骤。

以下是c-means算法在MATLAB中的实现代码：
1. 初始化隶属度矩阵
```matlab
function [U] = initMembership(data, k)
U = rand(size(data, 1), k);
U = U ./ sum(U, 2);
end
```
2. 计算聚类中心
```matlab
function [centers] = calculateCenters(data, U, m)
centers = (U .^ m)' * data ./ sum(U .^ m)';
end
```
3. 更新隶属度矩阵
```matlab
function [newU] = updateMembership(data, centers, m) distances = pdist2(data, centers, 'euclidean');
newU = distances .^ (-2/(m-1));
newU = newU ./ sum(newU, 2);
end
```
4. 迭代
```matlab
function [U, centers] = cMeans(data, k, m, maxIter)
U = initMembership(data, k);
for iter = 1:maxIter
centers = calculateCenters(data, U, m);
newU = updateMembership(data, centers, m);
if norm(newU - U, 'fro') < 1e-5
break;
end
U = newU;
end
end
```
以上即是c-means算法在MATLAB中的实现代码，同样可以根据实际需求调用相应的函数来进行模糊聚类分析。

总结：K-means和c-means算法是两种常用的聚类算法，在MATLAB中可以通过编写相应的代码来实现这两种算法。

通过上述代码的调用，可以对给定的数据集进行聚类分析，并得到相应的聚类结果，为进一步的数据分析和应用提供了有力的支持。

参考文献：
[1] 孙梅, 李宗保. 基于 MATLAB 的 KDE、K-means 和 C-means 算法实现[J]. 电子设计工程, 2015(09):48-50.。