Two dimensional clustering application

资 源 简 介

Two dimensional clustering application

详 情 说 明

二维聚类应用实践

在数据分析领域，聚类算法常用于发现数据中的自然分组模式。针对二维数据的聚类应用尤为常见，例如空间坐标分类、实验样本分组等场景。Matlab提供了强大的工具来实现这类分析，主要涵盖以下两种经典方法：

K-Means聚类 K-Means是一种基于质心的迭代算法，其核心思想是通过最小化数据点与所属簇中心的距离来实现分组。在Matlab中，用户需要预先指定目标簇数量K，算法会随机初始化K个中心点，随后通过交替执行"分配数据点"和"更新中心位置"两个步骤直至收敛。该方法的优势在于计算效率高，适合处理大规模数据集，但对初始中心点敏感且需要人工确定K值。

层次凝聚聚类 与K-Means不同，层次聚类通过构建树状图（Dendrogram）展现数据层次关系，可分为自底向上的凝聚法和自顶向分的分裂法。Matlab的实现允许用户选择不同距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）和链接标准（如最短距离法、类平均法）。这种方法不需要预先指定簇数量，且树状图可直观展示聚类过程，但计算复杂度较高，更适合中小规模数据集。

应用建议 数据探索阶段可使用层次聚类观察潜在分组结构 已知明确分组数量时推荐使用K-Means提升效率 Matlab的聚类可视化工具（如silhouette图）可辅助评估结果质量