% 第一组数据
mu1=[0 0];  %均值
S1=[.1 0 ;0 .1];  %协方差矩阵
data1=mvnrnd(mu1,S1,100);   %产生高斯分布数据
%第二组数据
mu2=[1.25 1.25];
S2=[.1 0 ;0 .1];
data2=mvnrnd(mu2,S2,100);
% 第三组数据
mu3=[-1.25 1.25];
S3=[.1 0 ;0 .1];
data3=mvnrnd(mu3,S3,100);

% 显示数据
plot(data1(:,1),data1(:,2),'b+');
hold on;%在上一次绘图结果的情况下继续绘制和，会保存结果
plot(data2(:,1),data2(:,2),'r+');
plot(data3(:,1),data3(:,2),'g+');
grid on; %显示网格线

%  三类数据合成一个不带标号的数据类
data=[data1;data2;data3];%一堆乱数据
N = 3; %N:设置的聚类数目
[m,n]=size(data);
pattern=zeros(m,n+1);
center=zeros(N,n);%初始化聚类中心
pattern(:,1:n)=data(:,:);
for x=1:N
    center(x,:)=data( randi(300,1),:);%第一次随机产生聚类中心
end
while 1
distence=zeros(1,N);
num=zeros(1,N);
new_center=zeros(N,n);
 
for x=1:m
    for y=1:N
    distence(y)=norm(data(x,:)-center(y,:));%计算到每个类的距离
    end
    [~, temp]=min(distence);%求最小的距离
    pattern(x,n+1)=temp;         
end
k=0;
for y=1:N
    for x=1:m
        if pattern(x,n+1)==y
           new_center(y,:)=new_center(y,:)+pattern(x,1:n);
           num(y)=num(y)+1;
        end
    end
    new_center(y,:)=new_center(y,:)/num(y);%新的质心
    if norm(new_center(y,:)-center(y,:))<0.1
        k=k+1;
    end
end
if k==N
     break;
else
     center=new_center;
end
end
[m, n]=size(pattern);
 
%最后显示聚类后的数据
figure;
hold on;
for i=1:m
    if pattern(i,n)==1 
         plot(pattern(i,1),pattern(i,2),'r*');
         plot(center(1,1),center(1,2),'ko');
    elseif pattern(i,n)==2
         plot(pattern(i,1),pattern(i,2),'g*');
         plot(center(2,1),center(2,2),'ko');
    elseif pattern(i,n)==3
         plot(pattern(i,1),pattern(i,2),'b*');
         plot(center(3,1),center(3,2),'ko');
    elseif pattern(i,n)==4
         plot(pattern(i,1),pattern(i,2),'y*');
         plot(center(4,1),center(4,2),'ko');
    else
         plot(pattern(i,1),pattern(i,2),'m*');
         plot(center(4,1),center(4,2),'ko');
    end
end
grid on;
