k-means聚类算法代码

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k-means聚类算法代码

详 情 说 明

k-means聚类是一种经典的无监督学习算法，主要用于将数据点划分为k个类别。该算法通过迭代优化的方式，使同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。

在Matlab中实现k-means算法的核心思路如下： 初始化阶段：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。 分配阶段：计算每个数据点到各个聚类中心的距离（通常采用欧氏距离），并将其分配到最近的簇。 更新阶段：重新计算每个簇的中心点（即该簇所有数据点的均值）。 迭代优化：重复执行分配和更新步骤，直到聚类中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

Matlab的统计与机器学习工具箱中提供了内置的kmeans函数，可以直接调用实现聚类。其优势在于自动处理迭代过程，并支持多种距离度量方式。对于自定义实现，关键要注意初始中心点的选择策略，因为不同的初始化可能导致不同的聚类结果。常见的改进方法包括k-means++算法，它通过优化初始中心点的选择来提高聚类稳定性。

在实际应用时，数据预处理（如标准化）对聚类效果至关重要，因为k-means对特征的尺度敏感。此外，确定最佳聚类数k通常需要结合肘部法则或轮廓系数等评估方法。