基于K均值聚类和支持向量机分类的数据分析MATLAB实现
本文将介绍如何使用MATLAB进行数据分析，主要使用的技术是K均值聚类和支持向量机分类。我们将使用一个真实的数据集作为案例来说明这些技术在数据分析中的应用。
- 数据集描述
我们将使用IRIS数据集，它是一个非常流行的数据集，包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。IRIS数据集有三个类别：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。
首先，我们需要下载IRIS数据集并将其导入到MATLAB中。以下是代码：
load fisheriris.mat
X = meas;
Y = species;
- K均值聚类
我们将使用K均值聚类将数据集分为两个群体，因为IRIS数据集有三个类别，而K均值聚类是一种无监督学习算法。在MATLAB中，我们可以使用kmeans函数进行聚类。以下是代码：
[idx, C] = kmeans(X, 2);
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx)
运行上述代码后，将会得到下图所示的聚类结果：
从上图可以看出，K均值聚类将IRIS数据集分为了两个群体，这与我们的预期相符。
- 支持向量机分类
接下来，我们将使用支持向量机对数据集进行分类。在MATLAB中，我们可以使用svmtrain和svmclassify函数来进行支持向量机分类。以下是代码：
SVMModel = svmtrain(X, Y);
Y_SVM = svmclassify(S