K_均值聚类算法(原理加程序代码)

资 源 简 介

K_均值聚类算法(原理加程序代码)

详 情 说 明

K-均值聚类是一种经典的迭代型无监督学习算法，主要用于数据自动分类。其核心思想是通过不断调整聚类中心的位置，使得同一类别内的数据点尽可能相似，不同类别的数据点尽可能不同。

该算法的工作流程可以分为五个关键步骤：首先随机选择C个初始聚类中心点。然后建立对应的空聚类容器，准备接收样本数据。第三步是最小距离分类阶段，算法会计算每个数据点到各个聚类中心的距离，并将其归入最近的聚类。这里常用的距离度量包括欧氏距离或曼哈顿距离。

完成样本分类后，第四步进入参数更新阶段。算法会重新计算每个聚类的均值点作为新的聚类中心，同时计算当前聚类结果的误差平方和J值。这个J值反映了聚类效果，是所有数据点到其所属聚类中心距离的总和。

最后一步是判断收敛条件。当连续两次迭代的J值变化小于阈值，或者聚类中心位置不再显著移动时，算法终止。否则会回到第二步继续迭代优化。值得注意的是，由于初始中心点是随机选择的，算法可能需要多次运行才能得到全局最优解。

在MATLAB实现中，这个过程可以充分利用矩阵运算进行优化，特别是距离计算和均值更新部分。实际应用时还需要考虑数据预处理、聚类数C的选择以及异常值处理等问题。K-均值聚类虽然简单，但在图像分割、市场细分等领域都有广泛应用。