K-means算法Matlab实现

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K-means算法Matlab实现

详 情 说 明

K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是通过迭代计算，将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇间的数据点尽可能不同。

在Matlab中实现K-means算法通常包含以下关键步骤：首先需要随机初始化K个聚类中心，这些中心点可以是数据集中随机选取的样本点。然后进入迭代过程，每个迭代包含两个主要操作：分配和更新。在分配阶段，算法计算每个数据点到各个聚类中心的距离（通常使用欧氏距离），并将数据点分配给距离最近的簇。在更新阶段，重新计算每个簇的聚类中心，通常取簇内所有数据点的均值作为新的中心点。

迭代过程会持续进行，直到满足停止条件。常见的停止条件包括：聚类中心的变化小于某个阈值，或者达到最大迭代次数。最终算法输出每个数据点所属的簇标签以及最终的聚类中心坐标。

Matlab提供了内置的kmeans函数，但理解其实现原理对于自定义改进和调优非常重要。在实际应用中，K-means对初始中心点敏感，可能陷入局部最优。常见改进方法包括使用k-means++初始化，或者多次运行取最优结果。该算法适用于数值型数据，在图像分割、客户分群等领域有广泛应用。