MATLAB K-means聚类算法

资 源 简 介

MATLAB K-means聚类算法

详 情 说 明

K-means聚类算法是一种经典的机器学习方法，广泛应用于数据分组和模式识别。在MATLAB环境中，该算法通过内置函数可以快速实现，特别适合解决物流配送选址等空间优化问题。

算法核心思想是通过迭代将数据点划分到K个簇中，每个簇以其质心为中心。MATLAB提供了简洁的调用接口，用户只需输入待聚类数据和预设的簇数量，即可自动完成计算。对于物流选址场景，算法能根据客户位置坐标自动生成最优配送中心候选点。

结果可视化是MATLAB的突出优势。程序可以生成两种关键图形：聚类效果散点图（不同颜色标记不同簇）和迭代过程收敛曲线图。前者直观展示空间分布，后者验证算法稳定性，这些图表可直接用于学术论文的数据分析章节。

实际应用中，建议通过肘部法则确定最佳K值，并多次运行消除初始质心随机性的影响。MATLAB的并行计算工具箱还能显著提升大规模位置数据的处理效率。