k_means

资 源 简 介

k_means

详 情 说 明

K-means算法是一种经典的无监督学习技术，广泛应用于数据聚类分析。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个簇，每个簇以其中心点为代表。以下是采用MATLAB实现的一个优化版本K-means程序的核心思路。

K-means算法的优化策略 动态选择聚类中心数量：程序支持用户自定义聚类数目K，通过输入参数灵活调整，适应不同数据集的需求。 智能初始化：为避免初始中心点选择不当导致的局部最优问题，程序采用随机采样或K-means++策略，提升聚类效果。 距离计算优化：利用矩阵运算替代循环计算欧氏距离，显著提高大规模数据下的运行效率。

聚类结果的可视化 程序内置了染色功能，通过不同颜色区分各个簇。数据点根据所属簇被自动着色，聚类中心则用特殊标记（如星形或方形）突出显示。这种直观的可视化帮助用户快速评估聚类效果，检查是否有重叠或异常分布。

扩展功能 支持导入多种格式的数据文件，如CSV或MAT文件。 提供轮廓系数等评估指标，量化聚类质量。 可保存聚类结果和可视化图像，便于后续分析。

该MATLAB实现平衡了性能与灵活性，适用于教学演示和实际数据分析场景。用户只需准备数据矩阵并指定K值，即可获得清晰的聚类结果和可视化输出。