matlab代码实现MKM分类算法

资 源 简 介

matlab代码实现MKM分类算法

详 情 说 明

MKM（Modified K-Means）分类算法是基于传统K-Means的改进版本，主要用于数据聚类和分类任务。以下将介绍其核心实现思路及在Matlab中的关键设计要点。

算法逻辑分析 MKM的核心改进在于初始中心点选取和动态类别合并： 初始化优化：通过计算数据密度分布，选择高密度区域样本作为初始聚类中心，避免传统K-Means随机初始化的不稳定性。 迭代过程：在每次迭代中计算样本到各中心的欧氏距离，重新划分类别并更新中心点位置。 动态合并：若两类中心距离小于阈值，则合并为同一类，自动优化类别数量。

Matlab实现关键步骤 数据预处理：使用`zscore`标准化数据，消除量纲影响。 密度计算：通过统计每个样本邻域内数据点数量（如`knnsearch`函数）识别高密度区域。 中心点更新：利用矩阵运算（如`pdist2`）加速距离计算，结合`accumarray`函数高效更新中心坐标。 终止条件：设定最大迭代次数或中心点移动阈值（如1e-5），通过`while`循环控制流程。

性能优化技巧 向量化操作替代循环，提升大规模数据下的计算效率。 采用`parfor`并行处理距离计算步骤（需并行计算工具箱）。 通过`silhouette`函数评估聚类效果，辅助调整合并阈值参数。

应用扩展方向 结合核函数处理非线性可分数据（类似Kernel K-Means）。 集成异常检测机制，在聚类时自动识别离群点。 适配图像分割场景，将像素特征作为输入数据。

调试时建议首先生成二维高斯混合数据验证算法正确性，再逐步过渡到真实数据集。可通过可视化聚类过程（`scatter`函数+动态绘图）直观观察中心点移动轨迹。