k-means聚类算法

资 源 简 介

k-means聚类算法

详 情 说 明

K-means聚类是一种经典的无监督学习算法，主要用于将未标记的数据自动分组到K个类别中。其核心思想是通过迭代优化来最小化数据点与所属簇质心之间的平方距离总和。

在MATLAB中实现K-means通常可以直接调用内置函数`kmeans`，该函数封装了完整的算法流程。用户只需输入数据矩阵和预设的簇数量K，函数会自动完成质心初始化、数据点分配和质心更新的迭代过程。

算法的关键步骤包括： 初始化阶段：随机选择K个数据点作为初始质心，或采用更复杂的策略（如K-means++）优化初始位置。 分配阶段：计算所有数据点到各质心的距离（通常用欧氏距离），将其分配到最近的簇。 更新阶段：重新计算每个簇的质心（即簇内数据点的均值）。 终止条件：当质心位置不再显著变化，或达到最大迭代次数时停止。

MATLAB的实现优势在于其矩阵运算的高效性，能快速处理大规模数据。用户可通过调整参数（如距离度量方式、初始质心选择方法）优化聚类效果，并通过可视化工具（如`gscatter`）直观展示分组结果。