matlab代码实现kmeans算法

资 源 简 介

matlab代码实现kmeans算法

详 情 说 明

K-means算法是一种经典的聚类方法，广泛应用于数据分析和机器学习领域。许多学生在毕业设计中会用到它来处理数据分类问题。MATLAB提供了简洁高效的方式来实现K-means算法，尤其适合不擅长底层编程的同学快速验证想法。

K-means的核心思想是通过迭代优化，将数据点划分为K个簇。算法首先随机选择K个初始中心点，然后不断执行以下两步直至收敛：（1）将每个数据点分配到最近的中心点所属簇（2）根据当前簇内数据重新计算中心点位置。MATLAB内置的kmeans函数封装了这一过程，只需输入数据矩阵和簇数量K即可自动完成聚类。

使用MATLAB实现时需要注意三点：一是数据预处理（如标准化），避免量纲差异影响结果；二是初始中心点的选择可能影响最终聚类效果，可以设置多组初始值比较；三是通过轮廓系数等指标评估聚类质量。对于毕业设计而言，可以结合具体数据集展示算法在不同K值下的表现，并可视化聚类结果增强论文说服力。

MATLAB的优势在于其丰富的可视化工具，能直观展示聚类过程与结果。例如用不同颜色标注各簇数据点，绘制中心点移动轨迹等。这些特性使其成为学生完成毕设的高效工具，既能保证算法正确性，又能快速生成论文所需的图表。