matlab的KMeans算法实例

资 源 简 介

matlab的KMeans算法实例

详 情 说 明

聚类分析是数据挖掘中常用的无监督学习技术。在Matlab中，KMeans和KMedoids是两种核心的聚类算法实现。

KMeans算法通过计算样本点与聚类中心的欧氏距离进行分组。它的核心思想是迭代优化，通过不断调整聚类中心位置使得组内方差最小化。使用过程中需要注意初始聚类中心的随机性可能影响最终结果。

KMedoids算法与KMeans类似，但选择实际数据点作为中心点(medoids)，而非计算均值中心。这使得它对异常值更具鲁棒性，但计算量相对较大。

关于K值选择，奇数取值是个实用技巧，但更科学的方法是结合肘部法则或轮廓系数来确定最优聚类数。实际分析中通常需要尝试不同的K值，观察聚类效果的变化趋势。

Matlab提供了完善的聚类分析工具链，从数据预处理到结果可视化都有相应函数支持，使得整个分析流程可以高效完成。