K-means算法

资 源 简 介

K-means算法

详 情 说 明

K-means算法是最经典的聚类算法之一，特别适合在模式识别课程中作为入门实验。这个算法的核心思想是通过迭代将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点都属于离它最近的均值（即聚类中心）对应的簇。

在MATLAB环境下实现K-means算法有几个关键点需要注意。首先是初始化聚类中心，常见的方法包括随机选择数据点或使用k-means++等更智能的初始化策略。其次是计算数据点到各个中心的距离，通常采用欧氏距离度量。然后是更新聚类中心的步骤，即重新计算每个簇中所有点的均值作为新的中心位置。

使用MNIST手写数字数据集进行测试时，需要特别注意数据预处理。MNIST包含28x28像素的手写数字图像，通常需要先将图像数据展平为784维的向量。由于K-means是基于距离的算法，对数据尺度敏感，建议先进行标准化处理。

实验中的评估指标可以选择轮廓系数或聚类准确度等。需要注意的是，由于K-means是无监督学习，评估时可能需要额外的步骤将聚类结果与真实标签对齐。

这个实验不仅能帮助学生理解聚类算法的基本原理，还能培养处理真实数据集的能力，特别是面对像MNIST这样的高维数据时。