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。在MATLAB中实现K均值算法，可以高效地将数据划分为指定数量的簇。

### K均值算法基本思路 初始化中心点：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 分配数据点：计算每个数据点到各中心点的距离，将其分配到最近的簇。 更新中心点：重新计算每个簇的均值，作为新的中心点。 迭代优化：重复步骤2和3，直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

### MATLAB实现特点 内置函数支持：MATLAB提供了`kmeans`函数，可直接调用进行聚类分析。 自定义实现：也可手动编写循环，计算欧氏距离并更新中心点，灵活调整算法细节。 可视化辅助：结合`scatter`或`plot`函数，直观展示聚类结果，便于分析数据分布。

### 应用场景 K均值算法适用于数据分布较均匀的场景，如图像分割、客户细分、异常检测等。在MATLAB中，通过调整分类数（K值）和初始化策略，可以优化聚类效果，提高数据分析的准确性。