实验k-means算法

资 源 简 介

实验k-means算法

详 情 说 明

K-means算法是一种经典的无监督学习算法，主要用于数据聚类分析。其核心思想是通过迭代计算，将数据集划分为K个类别，使得每个数据点都属于离其最近的聚类中心。

在MATLAB中实现K-means算法通常分为以下几个步骤： 初始化聚类中心：随机选取K个数据点作为初始聚类中心。 分配数据点：计算每个数据点到所有聚类中心的距离，并分配到最近的类别。 更新聚类中心：重新计算每个类别的均值，作为新的聚类中心。 迭代优化：重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。

MATLAB提供了内置函数`kmeans`，可以直接调用进行聚类分析，避免手动实现迭代过程。该函数支持多种距离度量方式，如欧氏距离、曼哈顿距离等，并允许调整初始中心点的选择策略以提高收敛效率。

实际应用中，K-means算法的效果受初始聚类中心的影响较大，可能会陷入局部最优解。因此，可以尝试多次运行算法或结合其他优化方法，如K-means++，以提高分类准确性。