K-means matlab实现

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。在MATLAB中，我们可以方便地实现K-means算法。以下是对标题和描述中所述知识点的详细说明： 1. **K-means算法思想**： - K-means算法的目标是通过最小化聚类内的点到聚类中心的平方和来划分数据。它假设数据可以分为K个类别，并且类别内部的点具有相似性，而类别间的点差异较大。 - 聚类过程包括选择初始聚类中心，分配数据点到最近的聚类中心，然后更新聚类中心，直到聚类结果不再发生变化或达到预设的迭代次数。 2. **K-means算法步骤**： - 选择K个初始聚类中心，通常取前K个数据点。 - 分配每个数据点到最近的聚类中心，计算数据点与聚类中心的距离。 - 更新聚类中心，新的聚类中心是该类所有数据点的均值。 - 检查算法是否收敛，即聚类中心不再改变，或达到预设的最大迭代次数。 3. **实验设计**： - 使用FEMALE.TXT和MALE.TXT文件的数据，结合身高和体重作为特征，进行两类别聚类，观察不同初始值对结果的影响。 - 分别进行两类、三类、四类、五类聚类，通过绘制聚类指标与类别数的关系曲线，找到最佳的类别数。 - 应用分级聚类方法进行聚类，比较与K-means的区别。 - 使用test2.txt数据或与之前数据合并，重复实验，分析结果变化。 4. **实验源代码**： - 主程序负责读取数据，输入聚类类别数C，调用子程序执行K-means算法并可视化结果。 - 子程序fuzzycm是K-means的实现，包括初始化、迭代更新、距离计算等步骤。其中，fuzzydist计算模糊距离，考虑了数据点对聚类中心的隶属度。 5. **MATLAB实现细节**： - `textread`函数用于读取文本文件数据。 - `input`函数获取用户输入的C值。 - `while`循环进行K-means迭代，直到满足收敛条件。 - `plot`函数用于绘制聚类结果，用不同颜色标记不同聚类。 通过这个实验，学生可以深入理解K-means聚类算法的原理和应用，同时也能体会到MATLAB在数据处理和可视化方面的优势。此外，实验还涉及了聚类效果评估和最佳类别数目的选择问题，这些都是实际数据分析中非常重要的环节。