一个K均值聚类的例子

资 源 简 介

一个K均值聚类的例子

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义数量的组别（K个簇）。其核心思想是通过迭代优化，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇间的数据点尽可能不同。

在MATLAB中，实现K均值聚类非常简便。内置的kmeans函数可以直接对数据进行聚类分析。使用时只需提供待处理的数据矩阵和期望的簇数量K，算法会自动计算每个数据点的所属簇标签以及各簇的质心位置。

算法执行过程主要分为以下几步：首先随机初始化K个质心，然后通过计算每个数据点到各质心的距离，将其分配到最近的簇中。接着重新计算每个簇的质心位置作为新的中心点。这个过程不断迭代，直到质心位置不再显著变化或达到最大迭代次数为止。

K均值聚类适用于各类连续型数据的分析场景，如图像分割、市场细分等。需要注意的是，由于初始质心的随机性，多次运行可能得到不同结果，在实际应用中常配合轮廓系数等评估指标确定最佳K值。