k-meams聚类分析matlab

K-means聚类分析是一种常用的聚类算法，可以用于将数据集划分为K个不同的簇。根据引用\[1\]中的描述，可以使用Python来实现K-means聚类分析。具体步骤包括读取MNIST数据集、使用K-means算法对手写体进行聚类、计算正确率以及使用PCA算法对聚类结果进行可视化。

另外，引用\[2\]中提到了一种基于均值聚类的方法，可以直接调用聚类函数进行实现，并绘制聚类结果。

如果你想在Matlab中进行K-means聚类分析，可以使用Matlab自带的kmeans函数。该函数可以接受样本数据和聚类数作为输入，并返回每个样本所属的簇的标签。你可以根据需要对数据进行归一化处理，然后调用kmeans函数进行聚类分析。

希望以上信息对你有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【最优化方法】K-Means聚类实验：Python实现手写数字图像MNIST分类](https://blog.csdn.net/weixin_43209177/article/details/121499030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [K均值聚类的理解和实现](https://blog.csdn.net/qiao_lili/article/details/83384476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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