K-means 简单易学 matlab

资 源 简 介

K-means 简单易学 matlab

详 情 说 明

K-means是一种简单且广泛使用的聚类算法，非常适合MATLAB初学者入门机器学习。该算法通过迭代将数据点划分为K个簇，每个簇由距离其中心最近的点组成。

在MATLAB中实现K-means非常简单，主要得益于其内置的kmeans函数。这个函数接受两个必要参数：数据集和要创建的簇数量K。数据集通常是一个m×n的矩阵，其中m是样本数量，n是特征维度。

算法的工作流程可以分为几个关键步骤：首先随机初始化K个中心点，然后计算所有数据点到这些中心的距离，接着将每个点分配到最近的中心形成簇。之后重新计算每个簇的中心点位置，重复这个过程直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

MATLAB的kmeans函数会自动处理这些步骤，并返回每个样本的簇标签、簇中心位置以及算法收敛信息。初学者可以通过可视化工具轻松查看聚类结果，比如用不同颜色标记不同簇的点。

对于想深入了解的学习者，可以尝试修改距离度量方式（如欧氏距离或余弦相似度），或者实现自己的K-means版本来更好地理解算法原理。K-means虽然简单，但在市场细分、图像压缩等领域都有很好的应用价值。