k-means算法的Matlab实现以及Iris数据集

资 源 简 介

k-means算法的Matlab实现以及Iris数据集

详 情 说 明

k-means算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点划分到K个簇中，每个簇以其中心点（质心）为代表。在Matlab中实现k-means算法可以充分利用其强大的矩阵运算能力，简化代码编写过程。

k-means算法的核心思想是通过不断更新簇中心和重新分配数据点来实现聚类。算法流程通常包括初始化中心点、分配数据点到最近中心、重新计算中心点这几个步骤，直到满足收敛条件为止。

Iris数据集是机器学习领域常用的数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和1个类别标签。虽然k-means是无监督算法，但我们可以用Iris数据集来验证聚类效果。

在Matlab中使用k-means算法处理Iris数据集时，需要注意数据预处理步骤，包括数据标准化和特征选择。Matlab内置的kmeans函数可以方便地完成聚类任务，但也需要根据数据特性调整参数，如迭代次数、初始中心点选择方式等。

评估k-means聚类效果时，虽然Iris数据集有真实标签，但实际应用中常用轮廓系数、簇内距离等无监督指标来衡量聚类质量。理解k-means在Iris数据集上的表现有助于掌握该算法在更复杂场景中的应用。