Matlab编写的C均值聚类算法

资 源 简 介

Matlab编写的C均值聚类算法

详 情 说 明

C均值聚类（又称K均值聚类）是一种经典的基于划分的无监督学习算法，主要用于数据分类和模式识别。该算法通过迭代优化的方式将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇间的数据点相似度较低。

在Matlab环境下实现C均值聚类具有显著优势。首先，Matlab内置的矩阵运算能力可以高效处理聚类过程中的距离计算和中心点更新操作。其次，Matlab提供的向量化编程特性能够避免显式循环，大幅提升算法执行速度。此外，Matlab丰富的可视化工具可以直观展示聚类效果。

算法核心流程包含三个关键步骤：首先随机初始化K个聚类中心，然后通过计算数据点到各中心的距离来分配簇标签，最后根据当前簇成员重新计算中心点位置。这个过程会反复迭代直到满足停止条件（如中心点变化小于阈值或达到最大迭代次数）。

优化后的实现通常会加入一些技巧：如采用更智能的中心点初始化方法（K-means++），加入空簇处理机制，以及利用并行计算加速大规模数据集的处理。良好的实现还应包括对异常值的鲁棒性处理，避免个别极端值过度影响聚类结果。

该算法广泛应用于图像分割、市场细分、文档分类等领域。当与Matlab的统计和机器学习工具箱结合使用时，还可以方便地进行后续的聚类效果评估和对比实验。