ISODATA聚类算法的matlab程序
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
算法简介：聚类算法：ISODATA算法
数据见：MATLAB实例：PCA降维中的iris数据集，保存为：iris.data，最后一列是类标签。
demo_isodata.m
clear
clc
data_load=dlmread('iris.data');
[~,dim]=size(data_load);
x=data_load(:,1:dim-1);
K=3;
theta_N=1;
theta_S=1;
theta_c=4;
L=1;
I=5;
ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)ISODATA.m
function ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%input parameters%%%%%%
% x : data
% K : 预期的聚类中心数
% theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类
% theta_S ：一个聚类中样本距离分布的标准差
% theta_c : 两聚类中心之间的最小距离，如小于此数，两个聚类进行合并
% L : 在一次迭代运算中可以和并的聚类中心的最多对数
% I ：迭代运算的次数序号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% step1
n = size(x,1);
N_c = K;
mean = cell(K,1);
for i=1:K
mean{i} = x(i,:);
end
ite = 1;
while ite<I
flag = 1;
while flag
%% step2
class = cell(size(mean));
for i=1:n
num = Belong2(x(i,:),mean);
class{num} = [class{num};x(i,:)];
end
%% step3
for i=1:N_c
size_i = size(class{i},1);
if size_i<theta_N
class_i = class{i};
mean = DeleteRow(mean,i);
class = DeleteRow(class,i);
N_c = N_c-1;
for j=1:size_i
class_ij = class_i(j,:);%the j'th row of class{i}
num = Belong2(class_ij,mean);
class{num} = [class{num};class_ij];
end
end
end
%% step4
for i=1:N_c
if ~isempty(mean{i})
mean{i} = sum(class{i})./size(class{i},1);
end
end
%% step5
Dis = zeros(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
Dis(i) = sum(arrayfun(@(x)norm(tmp(x,:)),1:N_i))/N_i;
end
end
%% step6
D = 0;
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
D = D + N_i*Dis(i);
end
end
D = D/n;
%% step7
flag = 0;
if ite == I
theta_c = 0;
flag = 0;
elseif ~(N_c > K/2)
flag = 1;
elseif mod(ite,2)==0 || ~(N_c<2*K)
flag = 0;
end
%% 分裂处理
%% step8
if flag
flag = 0;
delta = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
N_i =size(class{i},1);
tmp = bsxfun(@minus,class{i},mean{i});
delta{i} = arrayfun(@(x)norm(tmp(:,x)),1:size(tmp,2))/N_i;
end
end
%% step9
delta_max = cell(N_c,1);
for i=1:N_c
if ~isempty(class{i})
max_i = max(delta{i});
sub = find(delta{i}==max_i,1);
delta_max{i} = [max_i,sub];
end
end
%% step10
for i=1:N_c
if delta_max{i}(1) > theta_S
N_i =size(class{i},1);
con1 = (Dis(i)>D && N_i>2*(theta_N + 1));
con2 = ~(N_c>K/2);
if con1 || con2
%%%%这里分裂%%%%%
flag = 1;%一旦发生分裂，那么分裂一次后就返回第二步；若没发生分裂，则直接进入合并处理步
lamda = 0.5;
max_sub = delta_max{i}(2);
mean{i}(max_sub) = mean{i}(max_sub) + lamda * delta_max{i}(1);
addOneMean = mean{i};
addOneMean(max_sub) = addOneMean(max_sub) - lamda * delta_max{i}(1);
mean = [mean;addOneMean];
N_c = N_c+1;
break;
end
end
end
end
end
%% 合并处理
if L
%% step11
Distance = zeros(N_c,N_c);
for i=1:N_c-1
for j=i:N_c
Distance(i,j) = norm(mean{i}-mean{j});
end
end
%% step12
index = find(-Distance>theta_c);
keepIndex = [Distance(index),index];
[~, index] = sort(keepIndex(:,1));
if size(index,1) > L
index = index(1:L,:);
end
%% step13
if size(index,1) ~= 0
for id=1:size(index,1)
[m_i m_j]= seq2idx(index(id),N_c);
%%%%%这里合并%%%%%
N_mi = size(class{m_i},1);
N_mj = size(class{m_j},1);
mean{m_i} = (N_mi*mean{m_i} + N_mj*mean{m_j})/(N_mi+N_mj);
mean = DeleteRow(mean,m_j);
class{m_i} = [class{m_i};class{m_j}];
class = DeleteRow(class,m_j);
end
end
end
%% step14
ite=ite+1;
end
for i=1:N_c
fprintf('第%d类聚类中心为\n',i);
disp(mean{i});
fprintf('第%d类中元素为\n',i);
disp(class{i});
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function number = Belong2(x_i,means)
INF = 10000;
min = INF;
kk = size(means,1);
number = 1;
for i=1:kk
if ~isempty(means{i})
if norm(x_i - means{i}) < min
min = norm(x_i - means{i});
number = i;
end
end
end
end
function A_del = DeleteRow(A,r)
n = size(A,1);
if r == 1
A_del = A(2:n,:);
elseif r == n
A_del = A(1:n-1,:);
else
A_del = [A(1:r-1,:);A(r+1:n,:)];
end
end
function [row col] = seq2idx(id,n)
if mod(id,n)==0
row = n;
col = id/n;
else
row = mod(id,n);
col = ceil(id/n);
end
end结果
>> demo_isodata第1类聚类中心为
6.6016 2.9857 5.3841 1.9159
第1类中元素为
7.0000 3.2000 4.7000 1.4000
6.4000 3.2000 4.5000 1.5000
6.9000 3.1000 4.9000 1.5000
6.5000 2.8000 4.6000 1.5000
6.3000 3.3000 4.7000 1.6000
6.6000 2.9000 4.6000 1.3000
6.7000 3.1000 4.4000 1.4000
5.9000 3.2000 4.8000 1.8000
6.3000 2.5000 4.9000 1.5000
6.6000 3.0000 4.4000 1.4000
6.8000 2.8000 4.8000 1.4000
6.7000 3.0000 5.0000 1.7000
6.0000 2.7000 5.1000 1.6000
6.7000 3.1000 4.7000 1.5000
6.3000 3.3000 6.0000 2.5000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
7.1000 3.0000 5.9000 2.1000
6.3000 2.9000 5.6000 1.8000
6.5000 3.0000 5.8000 2.2000
7.6000 3.0000 6.6000 2.1000
7.3000 2.9000 6.3000 1.8000
6.7000 2.5000 5.8000 1.8000
7.2000 3.6000 6.1000 2.5000
6.5000 3.2000 5.1000 2.0000
6.4000 2.7000 5.3000 1.9000
6.8000 3.0000 5.5000 2.1000
5.7000 2.5000 5.0000 2.0000
5.8000 2.8000 5.1000 2.4000
6.4000 3.2000 5.3000 2.3000
6.5000 3.0000 5.5000 1.8000
7.7000 3.8000 6.7000 2.2000
7.7000 2.6000 6.9000 2.3000
6.0000 2.2000 5.0000 1.5000
6.9000 3.2000 5.7000 2.3000
5.6000 2.8000 4.9000 2.0000
7.7000 2.8000 6.7000 2.0000
6.3000 2.7000 4.9000 1.8000
6.7000 3.3000 5.7000 2.1000
7.2000 3.2000 6.0000 1.8000
6.2000 2.8000 4.8000 1.8000
6.1000 3.0000 4.9000 1.8000
6.4000 2.8000 5.6000 2.1000
7.2000 3.0000 5.8000 1.6000
7.4000 2.8000 6.1000 1.9000
7.9000 3.8000 6.4000 2.0000
6.4000 2.8000 5.6000 2.2000
6.3000 2.8000 5.1000 1.5000
6.1000 2.6000 5.6000 1.4000
7.7000 3.0000 6.1000 2.3000
6.3000 3.4000 5.6000 2.4000
6.4000 3.1000 5.5000 1.8000
6.0000 3.0000 4.8000 1.8000
6.9000 3.1000 5.4000 2.1000
6.7000 3.1000 5.6000 2.4000
6.9000 3.1000 5.1000 2.3000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
6.8000 3.2000 5.9000 2.3000
6.7000 3.3000 5.7000 2.5000
6.7000 3.0000 5.2000 2.3000
6.3000 2.5000 5.0000 1.9000
6.5000 3.0000 5.2000 2.0000
6.2000 3.4000 5.4000 2.3000
5.9000 3.0000 5.1000 1.8000
第2类聚类中心为
5.6838 2.6784 4.0919 1.2676
第2类中元素为
5.5000 2.3000 4.0000 1.3000
5.7000 2.8000 4.5000 1.3000
4.9000 2.4000 3.3000 1.0000
5.2000 2.7000 3.9000 1.4000
5.0000 2.0000 3.5000 1.0000
5.9000 3.0000 4.2000 1.5000
6.0000 2.2000 4.0000 1.0000
6.1000 2.9000 4.7000 1.4000
5.6000 2.9000 3.6000 1.3000
5.6000 3.0000 4.5000 1.5000
5.8000 2.7000 4.1000 1.0000
6.2000 2.2000 4.5000 1.5000
5.6000 2.5000 3.9000 1.1000
6.1000 2.8000 4.0000 1.3000
6.1000 2.8000 4.7000 1.2000
6.4000 2.9000 4.3000 1.3000
6.0000 2.9000 4.5000 1.5000
5.7000 2.6000 3.5000 1.0000
5.5000 2.4000 3.8000 1.1000
5.5000 2.4000 3.7000 1.0000
5.8000 2.7000 3.9000 1.2000
5.4000 3.0000 4.5000 1.5000
6.0000 3.4000 4.5000 1.6000
6.3000 2.3000 4.4000 1.3000
5.6000 3.0000 4.1000 1.3000
5.5000 2.5000 4.0000 1.3000
5.5000 2.6000 4.4000 1.2000
6.1000 3.0000 4.6000 1.4000
5.8000 2.6000 4.0000 1.2000
5.0000 2.3000 3.3000 1.0000
5.6000 2.7000 4.2000 1.3000
5.7000 3.0000 4.2000 1.2000
5.7000 2.9000 4.2000 1.3000
6.2000 2.9000 4.3000 1.3000
5.1000 2.5000 3.0000 1.1000
5.7000 2.8000 4.1000 1.3000
4.9000 2.5000 4.5000 1.7000
第3类聚类中心为
5.0060 3.4180 1.4640 0.2440
第3类中元素为
5.1000 3.5000 1.4000 0.2000
4.9000 3.0000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.3000 0.2000
4.6000 3.1000 1.5000 0.2000
5.0000 3.6000 1.4000 0.2000
5.4000 3.9000 1.7000 0.4000
4.6000 3.4000 1.4000 0.3000
5.0000 3.4000 1.5000 0.2000
4.4000 2.9000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.4000 3.7000 1.5000 0.2000
4.8000 3.4000 1.6000 0.2000
4.8000 3.0000 1.4000 0.1000
4.3000 3.0000 1.1000 0.1000
5.8000 4.0000 1.2000 0.2000
5.7000 4.4000 1.5000 0.4000
5.4000 3.9000 1.3000 0.4000
5.1000 3.5000 1.4000 0.3000
5.7000 3.8000 1.7000 0.3000
5.1000 3.8000 1.5000 0.3000
5.4000 3.4000 1.7000 0.2000
5.1000 3.7000 1.5000 0.4000
4.6000 3.6000 1.0000 0.2000
5.1000 3.3000 1.7000 0.5000
4.8000 3.4000 1.9000 0.2000
5.0000 3.0000 1.6000 0.2000
5.0000 3.4000 1.6000 0.4000
5.2000 3.5000 1.5000 0.2000
5.2000 3.4000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.6000 0.2000
4.8000 3.1000 1.6000 0.2000
5.4000 3.4000 1.5000 0.4000
5.2000 4.1000 1.5000 0.1000
5.5000 4.2000 1.4000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
5.0000 3.2000 1.2000 0.2000
5.5000 3.5000 1.3000 0.2000
4.9000 3.1000 1.5000 0.1000
4.4000 3.0000 1.3000 0.2000
5.1000 3.4000 1.5000 0.2000
5.0000 3.5000 1.3000 0.3000
4.5000 2.3000 1.3000 0.3000
4.4000 3.2000 1.3000 0.2000
5.0000 3.5000 1.6000 0.6000
5.1000 3.8000 1.9000 0.4000
4.8000 3.0000 1.4000 0.3000
5.1000 3.8000 1.6000 0.2000
4.6000 3.2000 1.4000 0.2000
5.3000 3.7000 1.5000 0.2000
5.0000 3.3000 1.4000 0.20002019-10-10 16:10:14
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4377926/blog/4294486