matlab k-means聚类分析

资 源 简 介

matlab k-means聚类分析

详 情 说 明

聚类分析是数据挖掘中常用的无监督学习方法，其中k-means算法因其简洁高效而广受欢迎。MATLAB作为科学计算领域的主流工具，提供了完善的k-means实现方案。

算法核心思想是通过迭代优化将数据划分为k个簇。整个过程始于随机选择k个初始中心点，随后进入关键的两阶段循环：分配阶段将每个数据点归类到最近的中心点所在的簇，更新阶段则重新计算每个簇的中心位置。这种基于距离度量的方式会不断调整簇中心，直到满足收敛条件。

MATLAB的统计与机器学习工具箱提供了kmeans函数，封装了完整的实现细节。用户只需关注关键参数设置，如簇数量k的选择、距离计算方式（欧氏距离/曼哈顿距离等）以及最大迭代次数等。实际应用中常通过肘部法则或轮廓系数来确定最佳k值。

该算法适用于各类数值型数据集，特别是在客户分群、图像分割、异常检测等场景表现突出。值得注意的是，由于初始中心点的随机性，多次运行可能得到不同结果，可通过设置随机数种子保证可重复性。