matlab代码实现K均值算法

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matlab代码实现K均值算法

详 情 说 明

K均值算法是一种经典的聚类分析方法，广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。在MATLAB环境中实现该算法能够充分利用其强大的矩阵运算能力，使算法执行更加高效。本文介绍的实现方案采用了著名的Iris数据集作为测试数据，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征维度。

算法实现的核心步骤包括：首先随机选择K个初始质心作为聚类中心，然后通过迭代过程不断优化这些中心点的位置。在每次迭代中，算法会计算所有数据点到各质心的距离，并根据最小距离原则将数据点分配到最近的簇。随后重新计算各簇的质心位置作为新的聚类中心。这个迭代过程将持续到质心位置不再发生显著变化或达到预设的最大迭代次数为止。

使用Iris数据集进行测试时，需要特别注意数据预处理环节。由于各特征维度的量纲和取值范围可能存在较大差异，通常需要进行标准化处理，如z-score标准化，以确保各维度对距离计算的贡献均衡。实验结果表明，该MATLAB实现能够稳定地将Iris数据集分为三类，与数据集本身包含的三个花卉品种具有良好的一致性。

在实际应用中，K值的选择对聚类结果影响显著。对于Iris数据集，已知类别数为3，因此将K设为3较为合理。但对于未知数据，可能需要通过肘部法则或轮廓系数等方法来确定最优K值。该算法实现还加入了随机初始化多次运行取最佳结果的机制，有效降低了初始质心选择对最终结果的随机影响。