​k均值的matlab代码包含两个程序

资 源 简 介

​k均值的matlab代码包含两个程序

详 情 说 明

k均值算法是最常用的无监督学习聚类算法之一，它能将数据点划分到k个簇中。算法通过迭代优化来最小化簇内平方误差和，最终使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇间的数据点尽可能不同。

在Matlab实现中，算法被拆分为两个主要模块：

主程序k_means负责核心流程控制，主要包括： 初始化阶段随机选择k个数据点作为初始簇中心 分配阶段将每个数据点划分到最近的簇中心对应的簇 更新阶段重新计算各簇的中心点位置 迭代执行分配和更新步骤直到收敛条件满足

辅助函数euclidean_distance实现了欧氏距离计算： 计算两个向量之间的直线距离 采用平方差求和再开方的标准公式 用于确定数据点与簇中心的接近程度

该实现充分体现了k均值算法的核心思想，通过模块化设计将距离计算与主算法逻辑分离，提高了代码的可维护性和重用性。算法可以广泛应用于客户分群、图像分割、异常检测等数据挖掘场景。