k-means matlab

k-means算法是一种常用的聚类算法，用于将样本分成k个簇。在Matlab中，可以使用Kmeans函数来实现k-means算法。该函数接受以下参数：

- sample：需要进行聚类的样本
- k：划分的簇的个数
- threshold：差异度阈值
- n：最大迭代次数

函数会返回以下结果：

- index：聚类后每个样本的标记
- C：k个簇的中心
- sumd：样本点到相应簇心的距离

在Kmeans函数中，首先会随机选择k个样本作为初始的簇心。然后，使用欧氏距离（可以根据需求使用其他距离度量）计算每个样本与各个簇心的距离，将样本划分到距离最近的簇中。接着，重新计算每个簇的中心，并检查簇心的变化是否小于阈值。如果满足条件，算法结束；否则，重复以上步骤，直到达到最大迭代次数或簇心不再发生变化。

为了辅助分析聚类效果，可以使用Visualize_SSE函数来绘制SSE随k值变化的图像。该函数接受两个参数：样本和k值。函数会计算每个k值对应的SSE（平方和误差），并将其绘制成图像，横轴为k值，纵轴为SSE值。

需要注意的是，上述代码中还包含了一个计算距离的函数cal_dist，用于计算两个样本之间的闵可夫斯基距离（欧氏距离的一种推广）。你也可以使用Matlab中自带的pdist或者norm函数来计算距离。

综上所述，你可以使用以上提供的代码来实现k-means算法，并根据需要使用Visualize_SSE函数进行结果可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [k-means聚类算法及matlab实现(简单实现)](https://blog.csdn.net/qq_43812171/article/details/106301439)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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