MATLAB一维数据K-means聚类离散化及可视化
数据挖掘技术在当今社会中变得越来越重要，而在关联规则挖掘中，离散化是一个必不可少的步骤。K-means算法是一种有效的聚类方法，能够帮助我们对连续数据进行离散化处理。虽然很多资料都介绍了对二维或多维数据的K-means聚类，但对于一维数据的处理方法却相对缺乏。本文将分享如何使用MATLAB对一维数据进行K-means聚类离散化，并展示相关程序，以帮助大家更好地处理单列数据的聚类离散化。
数据准备与读取
首先，我们使用`clc`和`clear`命令清空MATLAB的命令窗口和工作区。然后利用`xlsread`函数从Excel表格中读取一维数据样本，确保表格的后缀为`.xlsx`，并将数据存储在`yw_data`矩阵中。接着，将`yw_data`赋值给`xx`矩阵，以便后续的操作。以下是读取数据及赋值的程序：
```matlab
clc;
clear;
yw_data xlsread('一维数据样本.xlsx');
xx yw_data;
```
数据聚类处理
接下来，我们使用MATLAB自带的K-means聚类算法函数对一维数据进行分类。在这里，我们将数据分成4类，`clus4`表示将数据分为4个簇。`idx`是一个N*1的矩阵，存储每个数据的聚类标号，`c`则存储各个簇的质心位置。以下是聚类处理的代码：
```matlab
clus 4;
[idx, c] kmeans(xx, clus);
```
分类数据存储与边界显示
在聚类完成后，我们初始化四个空矩阵`cc1`、`cc2`、`cc3`和`cc4`，用于存储聚类后的数据。然后将聚类后的数据按类别存储到相应的矩阵中，以便后续显示和分析。以下是相关程序片段：
```matlab
cc1 [];
cc2 [];
cc3 [];
cc4 [];
[n, m] size(xx);
for i 1:n
if idx(i) 1
cc1 [cc1; xx(i)];
elseif idx(i) 2
cc2 [cc2; xx(i)];
elseif idx(i) 3
cc3 [cc3; xx(i)];
elseif idx(i) 4
cc4 [cc4; xx(i)];
end
end
```
可视化结果展示
最直观的方式是通过数据可视化来展示聚类离散化的结果。我们可以绘制图形显示数据的聚类情况，不同类别采用不同颜色表示，并在图上显示相应的聚类标号。以下是绘制图形的MATLAB代码：
```matlab
h1 plot(xx, 'w');
grid on;
hold on;
for i 1:n
if idx(i) 1
text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [1 0 0]);
elseif idx(i) 2
text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [0 1 0]);
elseif idx(i) 3
text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [0 0 1]);
elseif idx(i) 4
text(i, xx(i), num2str(idx(i)), 'color', [1 0 1]);
end
end
ylabel('一维样本数据值');
xlabel('样本序列');
```
通过这些步骤，我们成功地实现了对一维数据的K-means聚类离散化并进行了可视化展示。这种方法可以帮助我们更好地理解和分析数据，在实际的数据挖掘过程中具有重要意义。
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