聚类分析里的k均值（kmeans）算法的matlab实现，是老师即将出的书里，我给写的例子，大家看看吧。...

资 源 简 介

聚类分析里的k均值（kmeans）算法的matlab实现，是老师即将出的书里，我给写的例子，大家看看吧。...

详 情 说 明

K均值算法是聚类分析中最经典的算法之一，属于无监督学习范畴。该算法通过迭代将数据点划分为K个簇，最终使得每个数据点都属于离它最近的均值点对应的簇。在MATLAB环境下实现K均值算法具有天然的优势，得益于其强大的矩阵运算能力和内置函数支持。

算法核心包括三个关键步骤：首先是随机初始化K个聚类中心，这直接影响最终收敛结果；然后进入迭代阶段，交替执行数据点分配和中心点更新操作；最后当中心点不再变化或达到最大迭代次数时终止。MATLAB的向量化特性可以高效处理这些矩阵运算。

在实际实现时需要注意几个要点：初始中心点的选择策略会影响收敛速度，常见的改进方法包括K-means++算法；距离度量通常使用欧氏距离；还需要设置合理的停止条件。MATLAB提供了kmeans函数可以直接调用，但理解底层实现对掌握算法本质很有帮助。

这种算法在客户细分、图像压缩、异常检测等领域都有广泛应用。通过MATLAB实现可以直观地可视化聚类过程，观察数据点如何被逐步划分到不同簇中，这对教学演示特别有价值。