K均值聚类算法在MATLAB中实现MNIST数据集

资 源 简 介

K均值聚类算法在MATLAB中实现MNIST数据集

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的机器学习算法，常用于数据分类和无监督学习任务。在MATLAB环境中实现该算法对MNIST数据集进行处理，能够有效验证算法的分类性能。

K均值聚类算法原理 该算法通过迭代过程将数据点划分为K个簇。算法首先随机选择K个中心点，然后反复执行以下步骤：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，直到中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。

MNIST数据集特征 本案例使用的MNIST子集包含1000个训练样本和100个测试样本，仅包含数字1、3、5、7的手写图像。每个样本是28×28像素的图像，通常被展平为784维向量进行处理。

MATLAB实现关键点 在MATLAB中实现时需要注意：1)数据预处理阶段将图像像素值归一化；2)初始化聚类中心时可采用k-means++策略改善收敛性；3)使用欧氏距离作为相似性度量；4)设置适当的停止条件，如最大迭代次数或中心点移动阈值。

实际应用与效果评估 通过设置K=4对应四种数字类别，算法能够自动发现数据中的分组结构。评估时可以使用轮廓系数等指标衡量聚类质量，或通过混淆矩阵对比预测标签与真实标签。这个实现为后续研究更复杂的模式识别问题奠定了基础。