K-means算法的Matlab实现代码（使用文档+源代码）

K-means算法是一种广泛应用的无监督机器学习方法，主要用于数据聚类。它的主要目标是将数据集中的样本点分配到预先设定的K个类别中，使得每个类别的内部数据点尽可能相似，而不同类别间的数据点尽可能不同。在这个场景中，我们有一个关于K-means算法在Matlab环境下实现的资源，包括使用文档和源代码，这意味着我们可以直接在Matlab环境中运行这些代码，无需过多的编程修改。 在Matlab中实现K-means算法，首先需要理解其基本步骤： 1. 初始化：随机选择K个数据点作为初始质心（cluster centers）。 2. 分配：计算每个数据点与所有质心的距离，将数据点分配给最近的质心所在的类别。 3. 更新：重新计算每个类别中所有数据点的均值，作为新的质心。 4. 判断：如果质心没有显著变化或者达到预设的迭代次数上限，算法结束；否则，返回步骤2。 在提供的压缩包中，可能包含以下文件： - `KMeans.m`: 这是K-means算法的主函数，实现了上述的基本步骤。 - `KMeansDoc.txt` 或 `KMeansDocumentation.pdf`: 这是使用文档，详细解释了如何调用函数，以及如何修改参数，如K的值、距离度量方式、迭代次数等。 - `example_data.csv` 或 `.mat`: 这可能是示例数据集，例如Iris数据集，用于演示算法的运行效果。 - `test_script.m`: 可能是一个测试脚本，演示如何加载数据、调用K-means函数并显示结果。 对于K-means的具体应用，如标签中提到的"Iris k-means"，这是使用Iris数据集进行K-means聚类的示例。Iris数据集是一个经典的数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并分为3个类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。通过K-means，我们可以自动发现这些类别的结构，而无需事先知道类别信息。 在Matlab中实现K-means时，可以使用内置的`kmeans`函数，但自己编写代码可以帮助更好地理解算法原理，并且可能允许更多的自定义和优化。例如，可以调整距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离等）、初始化策略（随机选择、K-means++等）、处理异常值的方法等。 这个资源为学习和实践K-means算法提供了方便，通过阅读文档和运行代码，我们可以深入理解K-means的工作原理，同时掌握在Matlab中进行数据聚类的方法。对于初学者来说，这是一个很好的起点，而对于有一定经验的开发者，这也可以作为一个参考或基础，进一步改进和优化算法。