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均值算法（K-means）是一种经典的无监督学习算法，常用于数据聚类分析。与直接调用MATLAB内置kmeans函数不同，自主实现该算法能更深入理解其核心逻辑。以下是典型实现思路：

初始化阶段 算法开始时需要随机选择K个数据点作为初始聚类中心。通常采用随机采样或k-means++等优化方法来确定初始中心位置，这能显著改善后续收敛效果。

迭代过程 核心流程包含两个交替进行的步骤：首先计算所有数据点到各中心的距离（常用欧氏距离），将每个点划分到最近中心所在的簇；然后重新计算各簇的均值作为新中心点。这个过程会反复执行直到满足终止条件。

收敛判断 通常设置最大迭代次数或中心点移动阈值作为停止标准。当中心点位置变化小于指定容差，或达到最大迭代次数时，算法终止并输出最终聚类结果。

关键参数 K值选择直接影响聚类效果，可通过肘部法则或轮廓系数等评估方法确定最佳K值。距离度量方式也可根据数据特性灵活选择。

优化考虑 实际实现时需注意处理空簇问题，并考虑加入重复运行机制以避免局部最优解。对于大数据集，还可引入采样策略提升计算效率。

这种自主实现方式相比直接调用库函数，虽然需要更多编码工作，但能更灵活地适应特定需求，也便于集成其他改进算法如核K均值等变体。