k-means聚类算法

资 源 简 介

k-means聚类算法

详 情 说 明

k-means聚类算法是一种经典的无监督学习技术，特别适合处理数值型数据的自动分组问题。这个MATLAB实现案例展示了如何将二维数据高效地划分为4个类别。

该算法工作原理可分为三个关键步骤：首先随机选择K个初始中心点（本案例K=4），然后进入迭代优化的主循环。每次迭代包含两个阶段：分配阶段计算所有数据点到各中心点的欧氏距离，将每个点归属到最近的中心点所形成的簇；更新阶段则重新计算每个簇的几何中心作为新中心点。当中心点位置不再显著变化时，算法终止。

对于中小规模数据集，k-means展现出两个显著优势：计算速度快，因为其时间复杂度接近线性；聚类质量高，能有效发现数据中的球形分布模式。在二维可视化场景中，我们可以清晰地观察到算法形成的簇边界以及中心点的移动轨迹。

值得注意的实践要点包括：初始中心点的随机选择可能影响最终结果，可考虑通过多次运行取最优解；当数据尺度差异较大时，建议先进行标准化处理；轮廓系数等评估指标可帮助确定最佳K值。这个MATLAB实现虽然针对二维数据，但其核心逻辑可以扩展到更高维度的特征空间。