基于MATLAB的混合高斯聚类分析模型

基于MATLAB的混合高斯聚类分析模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的实现代码，包括数据生成、模型拟合、聚类以及可视化结果。

 

1. 数据生成

function [X, trueLabels] = generateData()
    % 生成数据
    rng(1); % 设置随机种子以保证结果可复现
    numClusters = 3; % 聚类的数量
    numPointsPerCluster = 100; % 每个聚类的点数
    dimensions = 2; % 数据的维度

    % 每个聚类的均值和协方差
    means = [0 0; 5 5; -5 5];
    covariances = cat(3, [1 0; 0 1], [0.5 0; 0 0.5], [1.5 0; 0 1.5]);

    % 生成数据
    X = [];
    trueLabels = [];
    for i = 1:numClusters
        clusterData = mvnrnd(means(i, :), covariances(:, :, i), numPointsPerCluster);
        X = [X; clusterData];
        trueLabels = [trueLabels; repmat(i, numPointsPerCluster, 1)];
    end
end

2. 拟合高斯混合模型

function [gmm, labels] = fitGMM(X, numClusters)
    % 拟合高斯混合模型
    gmm = fitgmdist(X, numClusters);

    % 使用GMM进行聚类
    labels = cluster(gmm, X);
end

3. 可视化结果

function visualizeResults(X, labels, trueLabels)
    % 可视化结果
    figure;
    gscatter(X(:, 1), X(:, 2), labels, 'rgb', 'o', 10);
    title('GMM Clustering Results');
    legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3');
    hold on;
    gscatter(X(:, 1), X(:, 2), trueLabels, 'rgb', '.', 10);
    legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'True Cluster 1', 'True Cluster 2', 'True Cluster 3');
    hold off;
end

4. 主函数

function main()
    % 主函数
    [X, trueLabels] = generateData(); % 生成数据
    numClusters = 3; % 聚类的数量
    [gmm, labels] = fitGMM(X, numClusters); % 拟合GMM并进行聚类
    visualizeResults(X, labels, trueLabels); % 可视化结果
end

参考模型 混合高斯聚类分析模型 www.youwenfan.com/contentcsd/97157.html

说明

1. 数据生成：生成了三个高斯分布的数据点，每个聚类有100个点，数据是二维的。
2. 拟合高斯混合模型：使用fitgmdist函数拟合GMM，并使用cluster函数进行聚类。
3. 可视化结果：使用gscatter函数绘制聚类结果，并与真实标签进行对比。
4. 主函数：调用上述函数完成整个流程。

运行主函数main()后，你将看到生成的数据、GMM聚类结果以及与真实标签的对比。这个代码提供了一个基本的框架，你可以根据具体问题调整参数和数据生成方式。