在Matlab中的K表示++代码

资 源 简 介

在Matlab中的K表示++代码

详 情 说 明

K-means++是传统K-means聚类算法的改进版本，它通过更智能的初始中心点选择来提高聚类效果。在Matlab中实现该算法时，通常会结合剪影分析（Silhouette Analysis）和PCA降维技术来评估聚类质量。

剪影分析是一种直观的评估方法，用于判断数据点与所属簇的匹配程度。其值范围在-1到1之间：接近1表示该点被正确地分配到当前簇；接近0意味着该点可能属于相邻簇；而负值则提示该点可能被错误分类。通过观察所有数据点的剪影值分布，可以验证预设的簇数量是否合理。

PCA（主成分分析）常在聚类前用于降维，将高维数据投影到2D或3D空间以便可视化。在Matlab中，可以先将原始数据通过PCA处理，再执行K-means++聚类，最后用不同颜色标注各簇并叠加剪影值分布图。这种组合方法能有效揭示数据内在分组结构，尤其适用于探索性数据分析阶段。

实际应用时，建议通过循环测试不同K值（簇数量），观察剪影值的整体变化趋势，选择使平均剪影值最大化的K值作为最优解。这种方法比直接观察PCA散点图更客观，尤其适用于复杂数据集。