K-means算法MATLAB程序可以直接运行_matlab轮廓系数kmeans资源-CSDN文库

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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分成K个不同的群组，使得同一群组内的数据点彼此相似，而不同群组间的数据点相异。在MATLAB环境中实现K-means算法，可以方便地对大量数据进行快速处理和可视化，对初学者来说是一个很好的学习工具。 K-means算法的基本步骤包括初始化、迭代和重新分配。在初始化阶段，通常选择K个随机数据点作为初始聚类中心。接下来进入迭代过程，对于每个数据点，根据其与所有聚类中心的距离，将其分配到最近的聚类。然后，计算每个新聚类中所有数据点的均值，用这个均值更新聚类中心。这一过程重复进行，直到聚类中心不再显著变化或者达到预设的最大迭代次数。在MATLAB中实现K-means算法，可以使用内置函数`kmeans()`。该函数接受两个参数：一个是数据矩阵，另一个是期望的聚类数量K。例如： ```matlab data = ...; % 数据矩阵 K = ...; % 聚类数量 [idx, C] = kmeans(data, K); % idx为数据点的聚类标签，C为聚类中心 ``` MATLAB的`kmeans()`函数还提供了多种初始化策略和距离度量方式，可以通过设置额外的选项来调整。例如，初始化方法可以设置为'++'（即K-means++），这是一种优化的初始化策略，可以避免因初始聚类中心选择不佳而导致的较差聚类结果。在实际应用中，我们可能需要处理的数据量很大，因此理解并优化算法的性能至关重要。MATLAB提供了一些优化技巧，如使用并行计算工具箱加速计算，或者通过调整内存使用策略来处理大数据集。此外，K-means算法的一个常见问题是对异常值敏感，以及对初始聚类中心的选择非常依赖。为解决这些问题，可以尝试使用更复杂的聚类算法，如DBSCAN（基于密度的聚类）或谱聚类。同时，可以采用多次运行K-means并选择最优结果的方法来减少初始化的影响。在学习和使用K-means算法时，分析和可视化结果是十分重要的步骤。MATLAB提供了丰富的图形工具，例如`scatter()`函数，可以帮助我们直观地理解聚类效果。例如，使用不同颜色表示不同聚类，可以清晰地看到数据点的分布情况。 K-means算法在MATLAB中的实现既简单又高效，是理解和实践聚类算法的好起点。通过深入学习和实践，不仅可以掌握K-means算法，还能为其他机器学习任务打下坚实的基础。提供的压缩包文件“K-means算法 MATLAB程序可以直接运行”应该包含了一个可运行的MATLAB脚本，通过分析和运行这个脚本，初学者可以更好地理解和应用K-means算法。

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K-means算法 MATLAB程序可以直接运行

kMeans.m 1KB

Demo.m 871B

%% kMeans的核心程序，不断迭代求解聚类中心 function [ centroids ] = kMeans( A, k ) [m,n] = size(A); %初始化聚类中心 centroids = randCent(A, k); global subCenter; subCenter = zeros(m,2);%做一个m*2的矩阵，第一列存储类别，第二列存储距离 change = 1;%判断是否改变 while change == 1 change = 0; %对每一组数据计算距离 for i = 1:m minDist = inf; minIndex = 0; for j = 1:k dist= distence(A(i,:), centroids(j,:)); if dist < minDist minDist = dist; minIndex = j; end end if subCenter(i,1) ~= minIndex change = 1; subCenter(i,:)=[minIndex, minDist]; end end %对k类重新就算聚类中心 for j = 1:k sum = zeros(1,n); r = 0;%数量 for i = 1:m if subCenter(i,1) == j sum = sum + A(i,:); r = r+1; end end centroids(j,:) = sum./r; end end

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