Kmeans聚类

资 源 简 介

Kmeans聚类

详 情 说 明

K-means是一种经典的无监督学习算法，常用于数据聚类分析。该算法通过迭代优化将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与所属簇中心的距离最小化。在图像处理领域，K-means可用于灰度值聚类，实现图像分割或颜色量化等功能。

算法核心流程包含三个关键步骤：初始化聚类中心、分配数据点到最近中心和重新计算中心位置。这个过程循环执行，直到满足收敛条件（如中心点不再显著变化或达到最大迭代次数）。Matlab的实现优势在于其矩阵运算能力，可以高效处理图像像素数据。

但传统K-means存在几个明显局限性：首先，算法对初始中心点敏感，不同的初始化可能导致截然不同的结果。其次，需要预先指定聚类数量K，这在很多实际应用中并非易事。此外，算法假设簇呈球形分布且大小相近，对非凸分布或噪声数据效果欠佳。

针对这些问题，后续发展出了多种改进算法，如K-means++优化初始中心选择，或结合肘部法则确定最佳K值。文件夹中的文献资料应该包含这些进阶内容，建议读者结合实践深入理解算法特性及其适用场景。