​Matlab 聚类分析及数据挖掘的一种算法

资 源 简 介

​Matlab 聚类分析及数据挖掘的一种算法

详 情 说 明

在数据科学领域，聚类分析是一种重要的无监督学习技术，而Matlab提供了强大的工具来实现各种聚类算法。其中K-means算法因其简单高效而广受欢迎。

K-means算法的核心思想是将n个数据点划分为k个簇，使得每个点都属于离它最近的均值（即簇中心）对应的簇。Matlab中通过内置函数如kmeans()可以轻松实现这一算法。该算法首先随机选择k个初始中心点，然后通过迭代过程不断优化聚类结果。

在数据挖掘应用中，K-means常用于客户细分、异常检测、图像分割等场景。Matlab的优势在于其可视化能力，可以直观展示聚类结果，帮助分析人员理解数据分布模式。

需要注意的是，K-means对初始中心点选择敏感，且需要预先指定簇的数量k。Matlab提供了诸如轮廓系数等评估指标来帮助确定最优k值，提高聚类质量。