matlab代码实现K-均值算法

资 源 简 介

matlab代码实现K-均值算法

详 情 说 明

K-均值算法是一种经典的无监督学习算法，常用于数据聚类分析。该算法通过迭代将数据点划分为K个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇中心。

在Matlab中实现K-均值算法可以借助内置函数`kmeans`，其基本调用方式如下： 输入数据：需要一个N×D的矩阵，其中N表示样本数量，D表示特征维度。 簇数K：指定需要划分的簇数量，通常需要根据实际数据分布或肘部法则确定。 初始中心：可以采用随机初始化或手动指定初始中心点。

算法执行步骤： 初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心。 分配阶段：计算每个数据点到各簇中心的距离，将其分配到最近的簇。 更新阶段：重新计算每个簇的均值作为新的中心点。 迭代终止：当簇中心不再显著变化或达到最大迭代次数时停止。

Matlab的`kmeans`函数支持多种距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离），并返回每个样本的簇标签和最终的簇中心坐标。此外，可以通过调整参数优化聚类效果，例如增加迭代次数或尝试不同的初始中心选择策略。

对于自定义实现，可以进一步优化计算效率，如使用向量化运算替代循环，或者结合并行计算加速大规模数据的处理。K-均值算法在图像分割、市场细分等领域具有广泛应用。