模式识别

资 源 简 介

模式识别

详 情 说 明

模式识别中的Kmeans聚类是一种经典的无监督学习算法，常用于数据挖掘和数据分析。该算法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相似度高，而不同簇之间的差异较大。

在MATLAB中实现Kmeans算法时，通常需要设定初始聚类中心，并计算每个数据点到各中心的距离，将其分配到最近的簇中。随后更新簇中心，重新分配数据点，直至满足收敛条件。该过程可自动化处理高维数据，适用于图像分割、客户分群等场景。

除了Kmeans，MATLAB还支持其他聚类方法，如层次聚类和高斯混合模型，用户可根据数据特性选择合适的算法。无监督学习在模式识别中的应用广泛，能有效发现数据中的隐藏结构，为后续分析提供基础。