k-means算法(matlab编写)

资 源 简 介

k-means算法(matlab编写)

详 情 说 明

K-means是一种经典的无监督聚类算法，用于将数据划分为K个不同的类别。在MATLAB中实现该算法相对方便，因为MATLAB提供了丰富的矩阵运算功能，适合处理数值计算任务。

K-means算法的核心思想是： 初始化中心点：随机选取K个数据点作为初始聚类中心。 分配数据点：计算每个数据点与聚类中心的距离，将其归类到最近的中心所属的簇。 更新中心点：重新计算每个簇的均值，作为新的聚类中心。 迭代优化：重复上述步骤，直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

在MATLAB中，可以借助内置的`kmeans`函数实现，但手动编写有助于深入理解算法流程。为了提高代码的可用性，通常会包含测试数据集，以便用户可以直接运行并观察聚类效果。

在实际应用中，K-means对初始中心点的选择较为敏感，因此可以结合多次随机初始化或使用K-means++等改进方法来优化结果。此外，MATLAB的可视化工具（如`scatter`和`plot`）能直观展示聚类效果，便于调试和分析。