K均值聚类法(matlab)

资 源 简 介

K均值聚类法(matlab)

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，在模式识别和图像处理领域有着广泛应用。该算法的核心思想是通过迭代优化将数据点划分为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。

算法步骤如下：

初始化聚类中心：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。这个步骤对最终结果有重要影响，通常需要多次运行算法以避免局部最优解。

分配数据点到最近中心：计算每个数据点与所有聚类中心的距离（通常使用欧氏距离），并将其分配到距离最近的簇中。

更新聚类中心：重新计算每个簇的均值，并将其作为新的聚类中心。

迭代优化：重复步骤2和步骤3，直至聚类中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

在MATLAB中实现K均值聚类时，可以利用内置函数`kmeans`来提高计算效率。该算法在图像分割、数据压缩以及特征提取等任务中表现优异。需要注意的是，K值的选择对聚类结果影响较大，可结合肘部法则或轮廓系数来评估最佳K值。