​k均值算法，数据挖掘

资 源 简 介

​k均值算法，数据挖掘

详 情 说 明

k均值算法是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘中的聚类分析任务。该算法通过迭代方式将数据点划分为k个簇，每个簇以其质心为中心。

在MATLAB中实现k均值算法时，通常需要以下几个关键步骤：首先随机初始化k个质心作为簇中心，然后计算每个数据点到这些质心的距离并将其分配到最近的簇。之后重新计算每个簇的新质心，并重复这一过程直到质心位置不再发生显著变化或达到最大迭代次数。

MATLAB提供了内置函数来简化k均值算法的实现，同时也支持自定义距离度量方式。算法对初始质心的选择较为敏感，可能影响最终聚类结果，因此实践中常采用多次随机初始化的策略来获得更稳定的聚类效果。

k均值算法在处理大规模数据集时表现出色，但也存在一些局限性，如需要预先指定簇数量k，以及对非球形簇结构的识别能力较弱等问题。这些特性使其更适合作为数据探索阶段的快速分析工具。