MATLAB实现的K-means++优化聚类算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了K-means++聚类算法，通过改进的初始质心选择策略优化传统K-means算法，显著提升聚类稳定性和收敛速度，适用于高效处理多维数据集，自动计算最优初始聚类中心。

详 情 说 明

基于K-means++优化的聚类分析算法实现

项目介绍

本项目实现了K-means++聚类算法，该算法通过改进的初始质心选择策略（careful seeding）显著提升传统K-means算法的稳定性和收敛性能。能够高效处理多维数据集的聚类任务，自动计算优化的初始聚类中心，有效减少随机初始化的不确定性，避免算法陷入局部最优解。

功能特性

• 优化的初始中心选择：采用K-means++算法智能选择初始质心，提升聚类质量
• 高效聚类分析：支持多维数值数据的快速聚类处理
• 灵活参数配置：可自定义聚类数量、最大迭代次数和收敛阈值
• 完整结果输出：提供聚类标签、聚类中心、迭代次数、收敛状态等丰富信息
• 稳定收敛保障：通过迭代重定位和中心更新机制确保算法可靠性

使用方法

1. 准备输入数据为n×d维数值矩阵（n个样本，d个特征）
2. 指定聚类数量k（正整数）
3. 可选设置最大迭代次数（默认100）和收敛阈值（默认1e-6）
4. 运行算法获取聚类结果

输出结果包含：

• 聚类标签向量（每个样本对应的聚类编号）
• 聚类中心坐标矩阵
• 实际迭代次数
• 收敛状态指示
• 各聚类样本数量统计

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算的基础环境
• 足够内存以处理目标数据集规模

文件说明

主程序文件整合了完整的K-means++聚类算法实现，包含初始质心优化选择、基于欧几里得距离的样本分配、迭代重定位机制、聚类中心更新策略以及收敛条件判断等核心功能模块，为用户提供一站式聚类分析解决方案。