改进kmeans聚类算法matlab代码

改进K-Means聚类算法通常是为了提高算法性能、稳定性或者适应复杂数据集。在MATLAB中，一种常见的改进方法是引入"肘部法则"（Elbow Method）来确定最优的簇数，或者使用"KMeans++"初始化策略来避免陷入局部最优。

以下是基本的K-Means算法在MATLAB中的示例：

% 加载数据
data = load('your_data.mat'); % 替换为实际数据文件

% 使用KMeans++初始化
[idx, centers] = kmeans(data, 'InitialCenters', 'kmeans++');

% 迭代优化
maxIter = 10; % 设置最大迭代次数
for iter = 1:maxIter
    idx_new = kmeans(data, centers); % 更新簇中心
    if sum(idx ~= idx_new) == 0 % 如果所有点都不改变，则停止迭代
        break;
    end
    centers = mean(data(idx_new,:), [], 1); % 计算新的簇中心
end

% 可视化结果
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter3(centers(:,1), centers(:,2), centers(:,3), 100, 'k', 'filled');
hold off;

% ELM (肘部法则) 簇数选择
sumdists = zeros(1, maxIter);
for i = 1:maxIter
    [idx, ~, sumdists(i)] = kmeans(data, i+1);
end
[~, bestNumClusters] = min(sumdists(2:end)); % 从第二个开始比较

% 最终结果
best_idx = idx(bestNumClusters);

这只是一个基础版本的代码，实际应用中可能需要根据具体需求添加异常处理、距离度量函数的选择（默认欧氏距离）或其他高级特性。