用MATLAB编写的水平

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用MATLAB编写的水平

详 情 说 明

层次K均值算法（Hierarchical K-Means）是一种结合了层次聚类与K均值算法优势的混合聚类方法。该算法通过MATLAB实现，展现了在数据挖掘任务中的实用性和高效性。

传统K均值算法在处理复杂数据结构时可能陷入局部最优解，而层次K均值通过多级划分策略改善了这一问题。算法首先对数据集进行粗粒度聚类，再在每个子簇上递归执行K均值，形成树状聚类结构。这种分层处理方式既保留了K均值的计算效率，又通过层次化分解提高了聚类质量。

MATLAB的矩阵运算优势特别适合实现此类迭代算法。实现时需要注意几个关键点：初始质心的选择建议采用K-means++方法，层次深度需要根据数据分布自适应控制，而聚类评价可结合轮廓系数和类内距离指标。该实现省略了复杂的可视化部分，聚焦于核心算法逻辑，方便使用者进行二次开发。

对于实际应用，该算法在客户分群、图像分割等领域表现突出。若处理高维数据，建议先进行PCA降维以提升效率。后续优化方向可考虑并行化计算或集成密度敏感的聚类策略。