K—means 聚类算法的matlab源代码

资 源 简 介

K—means 聚类算法的matlab源代码

详 情 说 明

K-means 聚类算法是一种经典的机器学习算法，用于将数据点划分为 K 个不同的簇。该算法的核心思想是通过迭代优化，使得每个数据点与其所属簇中心的距离最小化。MATLAB 提供了高效的矩阵运算能力，非常适合实现 K-means 算法，尤其是处理多维数据时。

算法基本步骤： 初始化簇中心：随机选取 K 个数据点作为初始簇中心。 分配数据点：计算每个数据点到所有簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇。 更新簇中心：重新计算每个簇的均值，作为新的簇中心。 迭代优化：重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

MATLAB 实现特点： 由于 MATLAB 支持高效的矩阵运算，计算距离时可以利用向量化操作提高性能。 适用于多维数据，通过欧氏距离或曼哈顿距离等方式计算相似性。 可以通过调整 K 值来优化聚类效果，通常结合肘部法则或轮廓系数选择最佳 K。

优化与扩展： 可以采用 K-means++ 改进初始中心选择，避免陷入局部最优。 对于大规模数据，可以使用 Mini-Batch K-means 加速计算。 MATLAB 的并行计算工具箱可以进一步提升处理速度。

该算法广泛应用于数据挖掘、图像分割、市场细分等领域，MATLAB 的实现使其便于快速验证和实验调整。