matlab代码实现K均值聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现K均值聚类算法

详 情 说 明

K均值聚类算法是一种经典的无监督学习方法，广泛应用于数据分类和图像处理领域。MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力，成为实现该算法的理想工具。

算法核心思想 K均值通过迭代将样本划分为K个簇，每个簇以其中心点（质心）为特征。其工作流程可分为： 初始化阶段：随机选择K个数据点作为初始质心 分配阶段：计算所有点到质心的距离，将其归类到最近质心的簇 更新阶段：重新计算每个簇的质心（取簇内点的均值） 终止条件：当质心位置变化小于阈值或达到最大迭代次数时停止

图像处理应用 将图像像素的RGB值作为三维特征向量，通过K均值可实现： 图像颜色量化：用K种代表色简化图像调色板 区域分割：相似颜色区域自动归类，常用于医学图像分析 压缩预处理：减少颜色维度后更利于后续编码

MATLAB实现要点 使用`kmeans()`内置函数时需注意数据标准化 手动实现时可利用矩阵广播加速距离计算 图像处理需先将三维矩阵重塑为二维样本矩阵 通过`imshow()`函数可视化分类结果时需还原矩阵维度

算法优势 计算复杂度线性增长，适合大规模数据 结果可解释性强，质心即为特征代表 无需预先标注数据，适合探索性分析

改进方向 采用K-means++优化初始质心选择 结合轮廓系数确定最佳K值 对高维数据可先进行PCA降维

该算法为后续更复杂的图像分析（如目标检测、特征提取）奠定了重要基础。