Kmeans聚类USW福MATLAB。

资 源 简 介

Kmeans聚类USW福MATLAB。

详 情 说 明

K-means聚类是一种经典的无监督学习算法，常用于数据挖掘和模式识别任务。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的差异明显。

在MATLAB中实现K-means聚类非常简便。MATLAB提供了内置函数`kmeans`，用户只需输入数据和期望的簇数量K，函数便能自动完成聚类过程。算法首先随机初始化K个中心点，然后通过交替执行以下两步直到收敛：1) 将每个数据点分配到最近的中心点所属簇；2) 根据当前簇成员重新计算中心点位置。

K-means聚类的优势在于其简单高效，适合处理大规模数据集。但需要注意，算法对初始中心点的选择敏感，可能收敛到局部最优解。MATLAB允许用户通过设置参数来控制初始中心点选择策略和最大迭代次数等。

典型的应用场景包括客户细分、图像压缩和异常检测等。当处理高维数据时，建议先进行主成分分析(PCA)降维以提高聚类效果。MATLAB还提供可视化工具帮助分析聚类结果，如绘制簇分布和 silhouette 值评估。