matlab代码实现C均值聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现C均值聚类算法

详 情 说 明

C均值聚类是一种经典的无监督学习算法，常用于数据分类和模式识别领域。该算法通过迭代优化的方式，将数据集划分为K个类别，每个类别由其质心（中心点）代表。MATLAB是实现该算法的理想工具，因其强大的矩阵运算能力能高效处理聚类过程中的距离计算和中心点更新。

算法主要分为以下几个步骤：

初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心，或通过其他方法（如K-means++）优化初始中心点的选择，以避免陷入局部最优解。

分配数据点：计算每个数据点到各个聚类中心的距离（通常采用欧氏距离），并将数据点分配到距离最近的聚类中心所属的类别中。

更新聚类中心：根据当前分配的数据点，重新计算每个聚类的质心，即该类中所有数据点的均值。

迭代优化：重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数，此时算法收敛。

在MATLAB中实现时，可以充分利用向量化运算来加速距离矩阵的计算，避免使用循环结构以提高效率。同时，算法的收敛性和结果可能受到初始中心点选择的影响，因此在实际应用中可以通过多次运行取最优结果来增强稳定性。

该算法适用于各类数据分布的分析，如图像分割、客户分群和异常检测等场景。其MATLAB实现不依赖工具箱，仅需基础的矩阵操作即可完成，适合教学和科研中的算法验证与扩展。